CHARTE DE NON PLAGIAT
L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE PEUT-ELLE ÊTRE MULTIPLE ?
Matière : Méthodologie en neurosciences
Niveau : Licence 3 Mention ou filière : Psychologie
A l’intention de M. BOURLÈS Claude
Session 1
DIEZ Lorène
DROGUET Margaux
QUENTIN Florence
Faculté SHS
Année Universitaire : 2017-2018
Protection de la propriété intellectuelle
Tout travail universitaire doit être réalisé dans le respect intégral de la propriété intellectuelle d’autrui. Pour tout travail personnel, ou collectif, pour lequel le candidat est autorisé à utiliser des documents (textes, images, musiques, films etc.), celui-ci devra très précisément signaler le crédit (référence complète du texte cité, de l’image ou de la bande-son utilisés, sources internet incluses) à la fois dans le corps du texte et dans la bibliographie. Il est précisé que l’UCO dispose d’un logiciel anti-plagiat, aussi est-il demandé à tout étudiant de remettre à ses enseignants un double de ses travaux lourds sur support informatique.
Cf. « Prévention des fraudes à l’attention des étudiants »
Nous soussignées, Lorène DIEZ, Margaux DROGUET, Florence QUENTIN, étudiantes en L3 Psychologie
Nous engageons à respecter cette charte.
Fait à ANGERS, le 30/04/2018.
Signature :
Sommaire
Introduction |
I. Intelligence humaine et intelligence artificielle : des intelligences encore très différentes |
A. L’intelligence humaine : une intelligence multiple |
1. L’analyse factorielle : la mise en place de moyens pour mesurer l’intelligence humaine |
2. La pluralité des théories sur l’intelligence humaine |
a. PIAGET et les modèles de traitement de l’information |
b. L’ébauche d’une intelligence multidimensionnelle |
c. L’apparition du concept d’intelligence multiple |
d. Proposition d’une alternative : l’intelligence des émotions |
B. L’intelligence artificielle aujourd’hui : une intelligence multidimensionnelle, mais pas multiple |
1. Tentative de définition de l’Intelligence Artificielle |
2. Les évolutions de l’intelligence artificielle |
a. Les débuts de l’intelligence artificielle |
b. L’hiver de l’IA : |
c. Le Réchauffement de l’IA ? |
3. Des méthodes multiples : |
a. Procédures algorithmiques |
b. Systèmes à base de connaissance/ systèmes experts |
c. Réseaux neuronaux : Voir l’Approche connexionniste. |
d. Approche symbolique vs approche connexionniste |
4. Lien entre intelligence humaine et intelligence artificielle au travers des types de Gardner |
a. Des intelligences multidimensionnelles mais spécialisées |
Intelligence linguistique et Google Trad |
Intelligence logico-mathématique |
Intelligence spatiale et Nasa Rover |
Intelligence corporelle synesthésique et Boston Dynamics |
Intelligence musicale et Aiva |
Intelligence naturaliste et Oxford University Flower Recognition Demo |
b. Des intelligences de Gardner non reproduites par l’intelligence artificielle. |
II. Cas pratique : l’exemple de la voiture autonome |
A. La perception |
B. Fusion et analyse des informations récoltées |
C. Prise de décision |
III. L’intelligence Artificielle de demain : en marche vers une intelligence multiple ? |
A. Vers une intelligence artificielle forte ou une Super intelligence ? |
B. L’influence de la science-fiction dans le développement d’une intelligence multiple |
C. L’IA de demain : une intelligence multiple et consciente ? |
Conclusion |
Bibliographie |
Table des illustrations |
Glossaire |
Annexes |
Annexe 1 : Questionnaire d’exploration |
De nombreuses personnes voient en effet le développement de l’intelligence artificielle d’un mauvais œil, car il est sujet à controverse. L’IA suscite de nombreuses craintes et entraine d’abondants débats quant aux risques qui entourent son utilisation. Afin d’avoir un meilleur aperçu de l’opinion de la population française sur le sujet, nous avons réalisé un questionnaire qui traite de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans notre quotidien, dans notre futur mais aussi des peurs qu’elle engendre.
La crainte la plus fréquente est donc la possibilité que l’IA dépasse un jour l’intelligence humaine. Mais cette peur est-elle fondée ? La machine peut-elle vraiment dépasser l’Homme ? Ces deux intelligences sont-elles comparables ? L’intelligence de l’Homme est multiple, mais l’Intelligence Artificielle peut-elle l’être ?
Dans un premier temps, nous montrerons qu’à ce jour l’intelligence artificielle est spécialisée dans certains domaines, mais qu’elle n’est pas multiple, contrairement à celle de l’Homme (I). Dans un deuxième temps, nous démontrerons cette différence au travers de l’exemple de la voiture autonome (II). Dans un troisième temps, nous nous intéresserons au futur de l’Intelligence Artificielle et à ses possibilités de développement (III).
L’intelligence est un mot polysémique et sujet à polémiques. Sans être un chercheur ou un spécialiste en la matière, on peut s’interroger sur sa définition, et être en désaccord avec notre famille, avec nos amis, avec nos collègues ou nos supérieurs hiérarchiques sur le sens qu’on peut lui donner. Dans le dictionnaire, on ne trouve pas moins de quatre définitions différentes pour ce même mot :
--« Aptitude d’un être humain à s’adapter à une situation, à choisir des moyens d’action en fonction des circonstances », [ LAR18]
--« Qualité de quelqu’un qui manifeste dans un domaine donné un souci de comprendre, de réfléchir, de connaître et qui adapte facilement son comportement à ces finalités », [LAR18 ]
--« Capacité de saisir une chose par la pensée » [LAR18]
Même au quotidien, il semble donc que l’intelligence est une notion complexe, controversée, et source de nombreux désaccords.
Ces mêmes débats se retrouvent dans la communauté scientifique, et ce depuis le développement d’un courant nommé « psychologie de l’intelligence » au XIXème siècle. Ce courant consiste à établir un savoir positif sur le psychisme humain, savoir qui a été explicité et validé et surtout qui se distingue en tout point des discours philosophiques, de la littérature et de la clinique médicale. Pour ce, les chercheurs vont mettre en place des examens et des expérimentations afin de mesurer l’intelligence humaine.
Ces recherches ont progressivement permis de poser des définitions du concept de l’intelligence. Par ailleurs, on peut voir en elles l’évolution qu’a connu le concept d’intelligence : partant d’un facteur unique, il s’est décuplé en une multiplicité de dimensions et recouvre aujourd’hui un spectre beaucoup plus large.
Dans un premier temps, nous étudierons les apports de l’analyse factorielle dans la mesure de l’intelligence humaine (A). Dans un second temps, nous nous intéresserons plus en profondeur à la pluralité des théories de l’intelligence humaine (B).
L’analyse factorielle est une technique statistique dont le but est de distinguer un nombre réduit de dimensions, de regroupements ou de facteurs au sein d’un ensemble de variables indépendantes plus vastes.
BINET et SIMON sont à l’origine des premiers tests psychométriques et notamment de la première échelle de développement intellectuel, créée en 1905. La notion de « Quotient Intellectuel », qui correspond au quotient de l'âge mental sur l'âge chronologique (âge mental/âge chronologique), a été proposée par STERN en 1911. Ce mode d’étalonnage est connu pour son efficacité, et permet une classification cohérente des sujets.
SPEARMAN a revisité les méthodes de calculs utilisées dans les tests. En 1904, il a mis en évidence l’existence d’un facteur général d'intelligence, ce qui lui a permis de mettre au point la première analyse factorielle. Cette analyse a démontré l’existence de facteurs communs dans les performances des élèves qui ont participé à son étude. Cette démonstration lui a permis de conclure qu'il existait un facteur général, le facteur G, qui sous-tend toutes les performances cognitives.
Ce test évalue les cinq facteurs principaux :
--Le facteur verbal (V),
--Le facteur spatial (S),
--Le facteur numérique (N),
--Le facteur de fluidité verbale (W)
--Le facteur de raisonnement (R).
Ces recherches ont conduit THURNSTONE à l’élaboration d’un modèle « multifactoriel » non hiérarchique de l'intelligence, ce qui laisse entrevoir pour la première fois une intelligence multiple, et non plus unique. À partir de là, le fonctionnement intellectuel n’a donc plus été évalué qu’au travers du profil des aptitudes primaires, qui n’étaient pas prises en compte dans le test de BINET.
En 1961, GUILFORD a utilisé l’analyse factorielle afin d’étudier des tâches faisant appel à l’intelligence. Son modèle, appelé « modèle de la structure de l’intellect » définit 3 grandes caractéristiques des tâches intellectuelles :
--Le contenu ou type d’information
--Le produit : forme sous laquelle l ‘information se trouve représentée
--L’opération : ce qui signifie le type d’activités mentales mises en œuvre.
L’analyse factorielle a permis de mettre en lumière la possibilité de quantifier l’intelligence et les capacités intellectuelles des individus. Par la suite, plusieurs auteurs se sont appuyés sur ces études pour proposer leurs propres définitions de l’intelligence humaine.
Dans un premier temps, nous nous intéresserons aux modèles de traitement de l’information proposés par PIAGET (a) Puis nous étudierons l’évolution qui a permis d’affirmer l’existence de plusieurs intelligences : nous commencerons avec les ébauches d’une intelligence multidimensionnelle (b) nous poursuivrons avec l’apparition du concept d’intelligence multiple (c) et nous terminerons avec l’introduction des émotions dans le concept d’intelligence (d).
Les modèles de traitement de l’information de PIAGET ont largement contribué à renouveler les idées sur l’intelligence et sur la manière dont elle se développe. À partir des recherches de BINET, PIAGET a pu définir l’adaptation comme la caractéristique essentielle du développement de l’intelligence. L’intelligence humaine, et en particulier celle de l’enfant, se construit progressivement au contact de l’environnement, qui lui permet de développer des schèmes, c’est-à-dire des unités élémentaires de l’activité intellectuelle qui correspondent à la structure ou à l’organisation d’une action.
En 1966, CATTELL et HORN ont mis en évidence une corrélation entre les aptitudes mentales primaires (PMA), qui permet d’expliquer l’existence du facteur G. Ils décident alors de scinder le facteur G en deux parties :
--D’une part, l’intelligence fluide (Gf) correspond aux connaissances, à la compréhension verbale, à la capacité de raisonnement dans les situations nouvelles ne faisant que très peu appel à des connaissances antérieures ;
--D’autre part, l’intelligence cristallisée (Gc) correspond à la capacité à utiliser des connaissances anciennes déjà acquises, des stratégies familières, l’expérience, qui font appel à la mémoire à long terme.
En 1952, BURT et VERNON ont repris la notion de facteur G, et ont instauré un modèle hiérarchisé de cinq niveaux ; l’esprit humain, les niveaux relationnel, associatif, perceptif et sensitif. Par la suite, VERNON a eu recours une hiérarchie plus complexe en reprenant le modèle de BURT. Il a alors divisé le facteur G en deux grands groupes de facteurs : le premier est appelé « verbal éducationnel » (V-Ed) et comporte les aptitudes verbales, numériques et solaires ; tandis que le second, nommé « kinesthésique-moteur » (K-M) comprend les aptitudes kinesthésiques, spatiales et motrices.
Cependant, cette conception ne fait pas l’unanimité chez les chercheurs. En effet, BRUNER définit l’intelligence non pas comme une chose qui se trouverait « dans la tête », mais comme une chose qui est « distribuée » dans l’environnement de l’individu. Cela inclut donc l’ensemble des outils de calcul, des démarches heuristiques, mais également les relations familiales, amicales ou professionnelles que l’on peut solliciter. Cette conception se rapproche de celle de PIAGET, qui avait également mené des recherches sur les enfants.
En 1983, GARDNER développe pour la première fois le concept d’intelligence multiple. Il décrit alors 9 pôles :
--L’intelligence linguistique : la capacité à utiliser le langage pour comprendre les autres et pour exprimer ce que l’on pense.
--L’intelligence visuo-spatiale : les capacités intellectuelles spécifiques qui procurent la possibilité d’élaborer mentalement une représentation spatiale du monde
--L’intelligence musicale : la capacité à penser en rythmes et en mélodies, de reconnaître des modèles musicaux, de les mémoriser, de les interpréter, d’en créer
--L’intelligence logico-mathématique : la capacité à manipuler les nombres, l’exécution des opérations mathématiques et l’interprétation des quantités
--L’intelligence Intra personnelle (ou intelligence de soi) : la capacité à mener une introspection, à identifier ses sentiments, à analyser ses pensées, ses comportements et ses émotions
--L’intelligence Interpersonnelle (aussi appelée intelligence sociale ou intelligence des autres) : la capacité à comprendre autrui (pensées, sentiments) et à agir efficacement sur lui (obtenir son adhésion, modifier son comportement) en situation d'interaction sociale.
--L’intelligence kinesthésique : la capacité à utiliser son corps ou une partie de son corps pour communiquer ou s’exprimer dans la vie quotidienne ou dans un contexte artistique ; pour faire des exercices physiques ou pratiquer des sports.
--L’intelligence naturaliste (ajoutée en 1996) : la capacité à reconnaître, à classifier et à utiliser ses connaissances sur l’environnement naturel, les animaux, les végétaux ou les minéraux afin de les ranger dans des catégories.
--L’intelligence existentielle : croyances, aptitudes, à se questionner sur le sens et l’origine des choses. Capacité à penser nos origines et notre destinée.
Jusqu’à lors, les théories, modèles et études portant sur l’intelligence n’avaient pas beaucoup pris en compte les émotions.
L’un des premiers auteurs à s’y être intéressé est DAMASIO. Ce-dernier a étudié le lien entre la raison et les émotions. Il a émis une théorie dont s’est inspiré GOLEMAN, et a expliqué que la conscience ne serait qu’un mécanisme destiné à préserver notre corps : « le cerveau seul ne fait pas l’esprit humain. L’intelligence artificielle peut simuler les sentiments : elle ne peut pas les dupliquer. Les organismes artificiels sont sans vie ».
En 1990, SALOVEY et MAYER présentent pour la première fois le concept d’intelligence émotionnelle. Ils la définissent comme « la capacité à reconnaître, comprendre et réguler ses propres émotions ainsi que celles des autres, et à utiliser cette information pour guider la réflexion et l’action » [SCH17 ]7
Plus tardivement, 1997, GOLEMAN présente son ouvrage sur l’intelligence émotionnelle. C’est la première fois que ce concept est réellement pris en compte. Son modèle vient s’opposer à celui de GARDNER. En effet, selon l’auteur, l’intelligence émotionnelle consiste en « l’interaction entre les émotions et les cognitions » [ SCH17]et est essentielle pour une meilleure compréhension du comportement social des individus. Il l’a déclinée en trois notions principales :
--La conscience de soi : la capacité à comprendre ses émotions, à reconnaître leur influence à les utiliser pour guider nos décisions.
--La maîtrise de soi : la maîtrise de ses émotions et impulsions et l’adaptation à l’évolution de la situation.
--La conscience sociale : la capacité à détecter et à comprendre les émotions d’autrui et à y réagir.
Comme le concept d’intelligence humaine, la notion d’Intelligence Artificielle reste difficile à définir et est sujette aux controverses.
Cependant, on peut rapidement se rendre compte qu’il existe de multiples définitions qui peuvent se caractériser autour de 4 dimensions : Agir comme les hommes, Penser comme les hommes, Penser rationnellement & Agir rationnellement :
POOLE et al., (1998) : « l’intelligence « computationnelle »/artificielle (Computational Intelligence) est l’étude de la conception d’agents intelligents »
--NILSSON (1998) : « L’IA étudie le comportement intelligent dans des artefacts ».
--LUGGER & STUBBLEELD (1993) : « L'IA est la partie de l'informatique consacrée à l'automatisation de comportements intelligents. »
--E. FEIGENBAUM. (1982) : « L'IA est la partie de l'informatique consacrée à la conception de systèmes informatiques intelligents ».
--Marvin MINSKY (1986) : « La question n'est pas de savoir si les machines peuvent avoir des émotions, la question est de savoir si elles peuvent être intelligentes sans émotion ».
--WINSTON (1992) : « L'IA est l'étude des concepts qui permettent de rendre les machines intelligentes ».
--Allen NEWELL (1957) : « Une condition essentielle pour agir intelligemment d’une manière générale est la capacité de produire et de manipuler des structures symboliques ».
--BELLMAN (1978). : « L’IA est l'automatisation d'activités que nous associons à la pensée humaine, comme la prise de décision, la résolution de problème ou l'apprentissage ».
--WINSTON, (1992) : « l’IA est l’étude des moyens informatiques qui rendent possible la perception, le raisonnement et l’action »
--CHARNIAK ET MC DERMOTT, (1985) : « L’IA est l’étude des facultés mentales grâce à des modèles informatiques »
--KURZWEIL (1990) : IA est « l’art de créer des machines capables de prendre en charge des fonctions exigeant de l’intelligence quand elles sont réalisées par des gens »
L’IA bénéficie de l’apport de nombreuses disciplines comme la psychologie et l’étude de l’intelligence humaine évoqués précédemment, la neurologie et l’étude du cerveau, la logique et les règles du raisonnement, la linguistique et l’étude du langage humain, la combinatoire sémantique et la recherche du sens par le calcul, l’informatique et la création de langages de programmation de haut niveau et enfin, les mathématiques avec les modèles formels de la réalité.
Les applications de l’intelligence artificielle sont variées. Dans un premier temps, nous démontrerons que nous pouvons en relier certaines avec les intelligences de Gardner (1). Dans un second temps, nous montrerons que certains types n’ont pas encore été reproduits en intelligence artificielle (2).
Les tentatives pour donner corps à ce concept abstrait se sont faites nombreuses au fil des siècles. On peut par exemple citer les automates de Jacquet-Droz (1770) ou la machine de Babbage (1834), mais l’histoire moderne de l’Intelligence Artificielle commence avec Alan Turing. En effet, il a fallu attendre les débuts de l’informatique pour disposer de l’outillage intellectuel nécessaire afin que ce qui relevait de la magie devienne une démarche scientifique construite.
C’est à l’école d’été du Dartmouth College, aux USA, du 18 juin au 17 Août 1956, où une vingtaine de pionniers de l’IA se rencontrent, que naît véritablement la science « Intelligence Artificielle » et que les premières pistes d’exploration du sujet sont présentées, comme les « réseaux de neurones », « l’apprentissage machine » et « l’étude de la créativité ». Y sont présents notamment :
--Norbert Wiener (1894 – 1964) : mathématicien américain, enseignant de philosophie à Harvard, puis de mathématiques au MIT, publie en 1958 Cybernetics : control and communication in the Animal and the machine qui signe le début de la cybernétique
--John Henry Holland (1929-2015) : Scientifique américain, professeur de psychologie et de sciences informatiques à l’Université du Michigan, expert en systèmes adaptatifs complexes. Pionnier de ce qu’on a appelé les algorithmes génétiques.
--Ray Solomonoff (1926 – 2009) : Chercheur américain, pionnier des probabilités algorithmiques et de l’apprentissage automatique, père de la théorie de l’information algorithmique.
--Donald Mac Crimmon Mackay (1922- 1987) : physicien britannique, spécialiste de la théorie de l’information et de la théorie de l’organisation du cerveau, a fondé le département de Communication et de neurosciences à l’Université de Keele (GB)
--John McCarthy (1927-2011) : mathématicien américain, pionnier de l’intelligence artificielle, co-fondateur du laboratoire d’IA du MIT (Massachusetts Institute of Technology) en 1959 avec M.Minsky, co-créateur de la technique du temps partagé permettant de travailler sur ordinateur à plusieurs, créateur du langage informatique LISP...
C’est ce dernier, John McCarthy, à l’origine du colloque au Darmouth College qui va utiliser pour la première fois le terme « d’Artificial Intelligence ».
Ces 20 chercheurs sont d’horizons très variés, parfois proches mais souvent concurrents, entre la cybernétique (étude des communications et de leurs régulations dans les systèmes naturels et artificiels), les réseaux neuronaux formels (machines qui cherchent à imiter le cerveau humain), le traitement complexe des informations, les modèles de prise de décision, la théorie des automates, etc...
En 1956, Allen Newell et Herbert Simon créent "Logic Theorist", le premier programme d'Intelligence Artificielle. Ce programme permettait de démontrer 38 des 52 théorèmes du manuel scolaire de l'époque « Principa Mathematica ». Le programme modélisait chaque problème par un arbre, en tentant de le résoudre en sélectionnant la branche qui donnerait le résultat le plus proche de l'objectif final. Le programme était capable de démontrer à nouveau des théorèmes déjà établis par des mathématiciens, mais de manière moins sophistiquée.
De plus, l’armée américaine, suite à la publication du rapport ALPAC le 20 Août 1965(qui cite en exemple une erreur de traduction « the spirit is willing but the flesh is weak ➔ traduit en russe par « the vodka is strong but the meat is rotten »..) cesse ses financements aux projets de recherches avancés qui ne seraient pas liés à la fonction militaire. Cette période va s’appeler « l’hiver de l’IA » ... Dans les années 1972, c’est Hubert Dreyfus qui publiera « What Computers can’t do » qui entamera la confiance dans l’IA en critiquant les hypothèses formulées par ses prédécesseurs.
Les plus optimistes n’ont quant à eux cessé de croire à l’IA, en témoignent : Eliza du MIT en 1965, un système intelligent capable de dialoguer en anglais qui incarnait le rôle d’une psychologue (développement des réseaux sémantiques), le développement du langage PROLOG en 1971 par Colmerauer (utilisation de règles logiques pour situer le problème et le résoudre alors qu’avant il fallait définir une suite d’instructions que l’ordinateur devait réaliser), l’avènement des systèmes experts qui consistent à mettre en mémoire les connaissances théoriques de l’expert, de façon à ce qu’elles soient toujours disponibles (ex de Mycin de E.Shortliffe : aide au diagnostic et traitement de maladies bactériennes du sang) et dans les années 90, l’investissement de l’armée américaine pendant la guerre du Golfe dans les systèmes d’aide à la décision et la création des drones (systèmes autonomes).
Ce n’est que vers la fin des années 90 grâce aux avancées de l’internet et surtout aux données générées que les algorithmes de l’IA et les réseaux neuronaux sont de nouveau opérationnels car ils vont résoudre le problème de l’explosion combinatoire. Un fait marquant est la réussite du programme Watson d’IBM qui a réussi à gagner le jeu « questions pour un champion » américain (Jeopardy) en 2012 après avoir digéré près de 15 000 gigaoctets d’informations issues des encyclopédies, dictionnaires, et autres romans. C’est déjà IBM qui avait battu le champion d’échecs Gasparov avec son ordinateur Deep Blue et son programme tournant sur un calculateur spécialisé.
Depuis les années 2013, Les leaders de l’internet (aujourd’hui appelés GAFA pour Google, Amazon, Facebook et Apple) et tout le microcosme qui tourne autour d’eux (IBM, LinkedIn...) vont alors investir massivement dans ces technologies et notamment sur le « machine learning » : technique qui donne la capacité à un système informatique d’enrichir seul la compréhension qu’il a de masses d’informations (générés par ces mêmes GAFA...)car depuis les années 2010, les innovations et la puissance des machines permettent désormais d’exploiter les masses de données issues de ces GAFA, les Big Data.
Ces leaders vont racheter toutes les sociétés qui se spécialisent en IA :
--SIRI, (reconnaissance vocale)
--Deepmind par Google (start up ayant créé AlphaGo, vainqueur du jeu de Go en 2016 contre Lee SEDOL et Ke JIE),
--Emotient (reconnaissance des visages et des émotions),
--Perceptio (reconnaissance d’images),
--Alchemy API (analyse de textes et d’images)
Les procédures algorithmiques sont des méthodes qui permettent d’explorer l’espace des solutions d’un problème pour trouver la meilleure. Quand les problèmes sont complexes, l’exploration systématique de l’espace des solutions est impossible à réaliser. Pour prendre un exemple concret, il existe 6,670,903,752,021,072,936,960 grilles de Sudoku 9x9 possibles. Un système qui testerait 1000 grilles/seconde parmi toutes les grilles possibles mettrait en moyenne 1000 milliards d’années pour trouver celle qui correspond aux valeurs de départ d’une grille donnée.
Pour obtenir le résultat dans un temps acceptable, les systèmes algorithmiques utilisent des heuristiques, à savoir des méthodes permettant de trouver une solution satisfaisante sans avoir à explorer toutes les possibilités.
Les systèmes experts cherchent à utiliser les mêmes connaissances que celles qui sont utilisées par les experts humains pour résoudre un problème.
Par exemple, pour réaliser un système de diagnostic médical, on interroge un ou plusieurs spécialistes du domaine et on leur demande de décrire la méthode qu’ils utilisent quand ils réalisent cette même tâche de diagnostic. Les connaissances obtenues sont codées sous forme de règles que le système expert va mettre en œuvre en partant des éléments d’entrée.
Si X coasse et mange des mouches, alors X est une grenouille.
Si X piaule et chante, alors X est un canari.
Si X est une grenouille, alors X est vert.
Si X est un canari, alors X est jaune.
Même si on divise les méthodes symboliques en deux catégories : méthodes algorithmiques et systèmes experts, dans la pratique, les systèmes réalisés sont souvent des hybrides qui empruntent à ces deux catégories, nous parlerons par la suite d’approche symbolique.
- l’approche symbolique :
Dans l’approche symbolique, on cherche à résoudre explicitement les problèmes. Pour ce faire, les problèmes sont décomposés en différents sous-problèmes et des solutions algorithmiques ou à base de connaissances sont construites pour résoudre chacun des sous-problèmes de manière exacte ou approchée.
Par exemple, en 1963, Thomas G. Evans a écrit en langage Locator/Identifier Separation Protocol (LISP), un programme capable de compléter des suites logiques de figures géométriques (les tests de base pour les mesures de Quotient Intellectuel). Les figures sont décrites dans un formalisme simplifié et les différentes variations possibles sont explorées pour trouver la suite logique.
Pour comprendre les limites de ces systèmes, on peut faire le parallèle avec les joueurs d’échec. Les joueurs débutants raisonnent comme les systèmes symboliques. Ils explorent les différentes possibilités qui s’offrent à eux. Si j’avance mon cavalier, je menacerai sa dame mais il pourra me prendre avec ce pion… Les grands joueurs ont une approche beaucoup plus globale. Ils ont à leur disposition une bibliothèque d’ouvertures et de fins de parties. Ils reconnaissent des schémas de jeu issus de parties qu’ils ont déjà jouées ou qu’ils ont étudiées. Ils font beaucoup plus travailler leur mémoire que leur raisonnement.
Quand les règles sont simples et que le nombre de possibilités à explorer n’est pas trop grand (comme dans le cas du jeu de dames), la puissance brute de calcul d’un ordinateur permet de trouver à coup sûr la meilleure solution. Quand les règles sont complexes ou que la cardinalité du problème empêche une exploration systématique (comme dans le jeu de go par exemple), cette approche ne permet pas de dépasser le niveau d’un joueur débutant.
Au-delà des jeux, l’application des méthodes symboliques à des problèmes concrets s’est souvent heurtée à deux obstacles :
--La difficulté d’extraire les connaissances de la tête des experts et de représenter des connaissances pas totalement factuelles (la plupart du temps, quand je vois ce type de symptômes, le problème vient du foie,...)
--La difficulté de résoudre des problèmes qui ne sont pas accessibles au seul raisonnement (comment produire des systèmes capables d’intuition).
En dehors de problèmes facilement formalisables comme le diagnostic de pannes par exemple, les systèmes experts n’ont jamais atteint un niveau de performance suffisant pour être opérationnels.
--L’approche connexionniste
Image 1 – Schématisation d’un neurone formel
Un neurone artificiel ou neurone formel est un modèle mathématique qui reproduit de manière simplifiée le fonctionnement d’un neurone biologique. Le neurone calcule une somme pondérée de ses entrées et y applique une fonction de seuil qui détermine son état de sortie. La modification des poids appliqués aux entrées permet de modifier le comportement du neurone.
En assemblant un certain nombre de ces neurones artificiels, on obtient un réseau de neurones.
Image 2 - Réseaux de neurones artificiels
Les premiers réseaux de neurones, les perceptrons de Rosenblatt (1957) étaient des machines analogiques (les liaisons sont matérialisées par des fils électriques) contenant deux couches de neurones : une rétine artificielle (une petite caméra) et des neurones de sortie qui représentent la réponse du système.
On présente un certain nombre d’objets devant la caméra et on fait en sorte que le perceptron “apprenne” à les reconnaître. Il ne s’agit pas ici de résoudre explicitement le problème (en identifiant par exemple des primitives à extraire de l’image et en appliquant une règle de décision), il s’agit de fournir des exemples à un système qui dispose d’un mécanisme (quand la réponse du système n’est pas celle qui était attendue, on modifie un peu les poids des liaisons qui ont conduit à cette mauvaise réponse) qui lui permet d’améliorer la qualité de ses réponses au fur et à mesure du processus d’apprentissage.
Les performances de ces réseaux étaient très limitées et l’enthousiasme qui avait accompagné la présentation de ces premières machines capables d’apprendre par elles-mêmes retomba rapidement.
Il faudra attendre la fin des années 80 avec l’invention de l’algorithme de rétro propagation du gradient (Parker, LeCun, Hinton 1986) qui permet d’ajouter des neurones cachés (qui ne sont ni des entrées, ni des sorties) pour que les solutions connexionnistes commencent à représenter une alternative crédible aux approches « symboliques ».
L’accroissement exponentiel des capacités de calcul, avec en particulier l’utilisation de coprocesseurs graphiques a permis de mettre en œuvre des réseaux de plus en plus complexes : « Long Short Term Memory » (Schmidhuber 1997), Deep Learning (Hinton 2006).
Le système de Google consiste en une gigantesque mémoire contenant la traduction de dizaines de milliards de mots pris dans leur contexte. Le modèle de langue qui permet de produire des textes fluides et syntaxiquement corrects est basé sur une représentation vectorielle et distribuée des mots (Word2Vec, Mikolov et al. 2013).
Avec plus de 100 langues et une qualité en constante progression, ces outils sont entrés dans notre quotidien et facilitent la communication de plus de 500 millions de personnes tous les jours.
WolframAlpha
https://fr.wikipedia.org/wiki/WolframAlpha
Ce logiciel de question/réponse est capable de résoudre un grand nombre de problèmes mathématiques.
A partir d’une base de connaissance de plus de 10 milliards d’informations, il analyse la question et la traduit en une suite d’instructions formelles (language Wolfram). Ces instructions sont interprétées par le moteur de calcul formel Mathematica qui utilise une base de plus de 50 000 modèles et algorithmes pour aboutir à la réponse attendue. WolframAlpha est par exemple utilisé par Siri, l’assistant personnel d’Apple.
L’exploration du sol de la planète Mars a nécessité la mise au point de ce système de navigation « autonome », capable de réagir en temps réel aux accidents de terrain rencontrés par le robot (alors que l’échange de données entre la Terre et Mars demande au minimum 8 minutes). Le robot analyse les images produites par ses caméras pour y détecter les obstacles, il ajuste sa trajectoire pour minimiser les risques de collision et de renversement.
Ces solutions ont depuis été mis à disposition du grand public puisqu’on les retrouve par exemple au cœur de nos aspirateurs autonomes.
Vidéo 1 - Robot Atlas de Boston Dynamics
Ce robot acrobate réalise une figure qui n’est pas à la portée de beaucoup d’humains.
Image 8 - AIVA, l'Intelligence Artificielle qui compose de la musique classique
Cette application du deep learning (un réseau de neurones doté d’un grand nombre de couches) à la composition musicale passe sans problème le test de Turing (un auditeur humain ne peut pas deviner à coup sûr que les compositions d’Aiva sont l’oeuvre d’une Intelligence Artificielle).
Logiciel d’IA qui permet de reconnaître une fleur à partir d’une image.
Image 9 - Oxford University Flower Recognition
L’approche utilisée par ce système est également le deep learning. Le système a appris à partir d’un grand nombre d’images de fleurs. Il a déterminé par lui-même quels étaient les caractéristiques importantes pour distinguer les espèces les unes des autres et aussi comment extraire ces caractéristiques des images.
Sur ce type de tâches de classification, les études montrent que les meilleurs système d’IA ont des performances comparables à celles des êtres humains (parfois meilleures ).
Les exemples cités montrent que l’intelligence artificielle est aujourd’hui capable d’égaler ou d’excéder l’intelligence humaine dans le cadre d’une tâche spécifique. Mais elle ne semble pas encore capable d’effectuer l’ensemble des performances cognitives du cerveau humain. On ne peut donc pas parler d’intelligence multiple. De plus, certains types d’intelligence de Gardner n’ont pas encore été reproduits par l’IA.
Comme nous l’avons expliqué précédemment, GARDNER définit neuf types d’intelligence. L’intelligence artificielle en a reproduit six :
--L’intelligence linguistique,
--L’intelligence logico-mathématiques,
--L’intelligence musicale,
--L’intelligence naturaliste,
--L’intelligence spatiale,
-- L’intelligence corporelle kinesthésique.
Certains types n’ont donc pas été reproduits par l’intelligence artificielle :
--L’intelligence Intra personnelle (ou intelligence de soi) : la capacité à mener une introspection, à identifier ses sentiments, à analyser ses pensées, ses comportements et ses émotions
--L’intelligence Interpersonnelle (aussi appelée intelligence sociale ou intelligence des autres) : la capacité à comprendre autrui (pensées, sentiments) et et à agir efficacement sur lui (obtenir son adhésion, modifier son comportement) en situation d'interaction sociale.
--L’intelligence existentielle : croyances, aptitude, à se questionner sur le sens et l’origine des choses. Capacité à penser nos origines et notre destinée
Ici, nous allons procéder à la comparaison des processus cognitifs qui régulent la conduite d’un véhicule par l’homme, et par une intelligence artificielle.
Quotidiennement, nous sommes soumis à différentes stimulations qui vont entraîner des problèmes auxquels nous devons répondre. À partir de là, plusieurs processus cognitifs vont être activés.
Les photorécepteurs contiennent des pigments photosensibles. Ces pigments sont à l’origine de l’activation neuronale en captant de photons, c’est-à-dire des particules de lumière.
On distingue deux types de photorécepteurs :
--Les cônes, qui assurent le fonctionnement du système photopique (vision diurne).
ooCônes B : sensibles aux radiations de basses longueurs d’onde bleu
ooCônes V : sensibles aux radiations de moyennes longueurs d’onde vert
ooCônes R : sensibles aux radiations de grandes longueurs d’onde rouge
--Les bâtonnets, qui assurent le fonctionnement du système scopique (vision nocturne).
Les constructeurs automobiles se sont inspirés de ce système perceptif pour mettre au point la voiture autonome. En effet, ce type de véhicule est équipé de très nombreux capteurs.
--Caméra frontale : équivaut à la vision photopique chez l’homme.
--Caméra infrarouge : offre une vision de nuit et équivaut à la vision scopique chez l’homme de manière beaucoup plus développée.
Des radars longue portée et des sonars à ultrasons. Ces systèmes de perception n’existent pas chez l’homme. On les retrouve chez des animaux comme les dauphins ou les chauve-souris par exemple. Ils ne sont efficaces qu’à une très faible vitesse et permettent de détecter des objets proches lors du stationnement.
Image 12 - Scanners laser : lidar
Cette illustration permet de se représenter le positionnement de tous ces capteurs.
Image 13- Phototype de véhicule autonome et connecté
Cette vidéo permet de se représenter comment une voiture autonome se représente la route :
Tous ces capteurs constituent les yeux de la voiture. Ils recueillent en permanence des informations utiles à la conduite (trafic routier,
Néanmoins, la simple perception ne suffirait pas à guider la voiture autonome dans son environnement. Comme chez l’humain, il est indispensable qu’ait lieu une étape de fusion et d’analyse des informations récoltées.
Chez l’être humain, les informations sont captées par la rétine. Les influx nerveux quittent la rétine vers l’arrière, via les nerfs optiques. Au niveau du chiasma optique, toutes les fibres du côté nasal de chaque rétine croisent et rejoignent les fibres temporales de la rétine du côté opposé pour former les bandelettes optiques. Les fibres de chaque bandelette optique font synapse dans le corps genouillé latéral du thalamus d’où naissent les fibres qui se dirigent à travers les radiations optiques, vers le cortex visuel primaire dans la région calcarine du lobe occipital[ BRE12].
De manière comparable, les informations récoltées par les capteurs sont acheminées vers le logiciel informatique, qui est l’équivalent du cerveau humain.
Ce logiciel informatique « a reçu au préalable une phase d’apprentissage pour analyser l’environnement extérieur et reconnaître un visage, ou comprendre un panneau de signalisation. Il a appris à mémoriser de nombreux scénarios, comme l’arrêt brutal d’une voiture, pour être capable d’adapter la réponse de la voiture dans toutes les circonstances »[CEA17].
--Les connaissances déclaratives : stockées dans l’hippocampe, elles correspondent au savoir général. Ces connaissances sont explicites, c’est-à-dire qu’il s’agit des informations que l’on connaît consciemment et que l’on peut déclarer. Elles incluent les connaissances sémantiques et épisodiques.
--Les connaissances sémantiques : il s’agit des concepts, des faits, des règles, de la culture générale, de toutes nos connaissances sur le monde. Elles passent beaucoup par le langage.
--Les connaissances épisodiques : gérées par l’amygdale, il s’agit des souvenirs se rapportant à des expériences de vie personnelles, ainsi qu’à leur contexte. Ces connaissances sont très en lien avec l’affect, on parle alors de mémoire émotionnelle.
--Les connaissances procédurales : stockées dans les ganglions de la base (ou noyaux gris centraux), les aires motrices et le cervelet, il s’agit du savoir-faire, des habiletés motrices, de la manière dont nous procédons pour faire des connexions entre ce que nous avons appris afin de pouvoir produire une réponse adaptée à l’environnement. Elle est plus implicite.
Divers aspects de la perception visuelle (reconnaissances des objets, couleur, luminosité, mouvements), ne découlent donc pas directement de l’image rétinienne. Il s’agit là aussi d’un processus appris. La stimulation rétinienne déclenche des réponses déterminées par nos expériences antérieures puis l’observateur voit la distribution des sources potentielles de stimulations visuelles et les probabilités de leurs apparitions. Cependant, même si nous percevons facilement une forme simple, comme un rectangle ou le visage d’un proche, cela relève d’une suite d’événements neurologiques très complexes[BRE12 ].
Cependant, même si nous percevons facilement une forme simple, comme un rectangle ou le visage d’un proche, cela relève d’une suite d’événements neurologiques très complexes. La plupart des objets que nous voyons sont noyés parmi une multitude d’autres objets. Pour réussir à extraire une forme particulière du champ de manière précise, et l’identifier, il est absolument indispensable d’utiliser les processus attentionnels, ce qui nécessite de l’apprentissage et de l’adresse[ BRE12 ].
L’attention correspond à la concentration de notre cerveau. C’est un mécanisme nécessaire à la mémorisation, au raisonnement et à la prise de décision. Elle permet de sélectionner les informations qui nous seront utiles pour mener à bien l’activité ou le projet en cours de réalisation. Liée à la motivation elle peut être volontaire. Elle nous amène à nous concentrer et à utiliser notre énergie dans le but de réaliser efficacement l’action en cours. L’attention involontaire est, elle, exercée de manière automatique mais passive.
Dans la voiture autonome, voici comment se déroule le processus de fusion et d’analyse des données :
Image 14 - Schématisation du processus de fusion et d'analyse des données
Trois grandes écoles ont théorisé le processus de résolution de problème.
Pour les béhavioristes, les sujets sont dépourvus d’intentions. La résolution de problème est le fruit d’un conditionnement et de renforcements positifs ou négatifs. L’individu trouve les solutions par essai erreur : il essaie quelque chose, se trompe, essaie autre chose, et une fois qu’il a trouvé la solution, il la répète. Il s’agit donc d’un apprentissage par répétition. La pensée n’existe pas [ SCH17 ].
Pour les gestaltistes, le sujet est pourvu d’intentions et de pensée créatrice. Il utilise de nouvelles façons de répondre et essaie de réorganiser au niveau perceptif les éléments du problème. L’insight se définit comme « la réorganisation de la situation se traduisant par une modification des éléments du problème »[ SCH17 ].
Dans l’approche cognitive ou computationnelle, il existe un espace problème, avec un état initial (dans lequel on trouve toutes les données du problème) et un état final (dans lequel on arrive à la résolution de problème). Au milieu, il y a des états intermédiaires avec des opérateurs et des contraintes. À chaque action que l’on met en place pour résoudre un problème, des opérateurs permettent de transformer un état dans un autre état. La personne formule alors une hypothèse heuristique, c’est-à-dire une hypothèse choisie provisoirement comme étant l’idée directrice pour aller vers la résolution indépendamment de sa vérité absolue. Cela ne veut pas dire pour autant que c’est la bonne hypothèse heuristique pour arriver à la solution [ SCH17 ].
Un système de prise de décision de conduite existe bien chez la voiture autonome. Les informations sont recueillies par les différents capteurs puis transmises au logiciel informatique qui va analyser et fusionner les données. Il reconnaît une apparence humaine, et comprend qu’il s’agit d’un piéton qui peut traverser la route. Le logiciel anticipe alors et prend la décision d’activer les freins pour stopper la voiture. Dans le cas de la voiture autonome, la prise de décision aboutit donc à une action qui va activer ou désactiver certaines commandes comme tourner à droite, freine, accélérer etc [CEA17 ].
Cependant, des interrogations demeurent concernant la prise de décision de la voiture autonome : des questionnements d’ordre éthiques, juridiques, sociétaux… En effet, elle ne dispose pas d’instinct ou de conscience, elle repose uniquement sur le code de conduite. Par exemple, comment devrait réagir une voiture autonome face à un dilemme moral ? Doit-elle sauver la vie de ses passagers ou du piéton en infraction ? Doit-elle choisir la solution qui provoque le moins de morts ? Dans ce cas, comment convaincre les usagers de monter à bord d’un véhicule qui risque de les tuer ? Ces interrogations rejoignent les résultats que nous avons obtenu dans notre questionnaire : en effet, 80% des répondants déclaraient qu’ils préféraient que l’avion qu’ils prennent soit conduit par un humain plutôt que par une IA. C’est là toute la question de l’éthique et de la conscience qui se pose, et qui rejoint nos précédentes observations : l’intelligence artificielle parvient à dépasser ou égaler l’homme dans certains domaines, mais certaines parts de l’intelligence comme l’intelligence existentielle de Gardner, en constituent une lacune importante.
Tel est le constat aujourd’hui : l’Intelligence Artificielle n’est pas multiple. Mais il est indéniable qu’elle connaîtra de nombreuses évolutions et améliorations dans le futur.
Les auteurs distinguent trois types d’intelligence [MAL17]:
--L’intelligence faible ou descendante : elle a pour propriété d’égaler ou d’excéder l’intelligence humaine dans le cadre d’une tâche spécifique : téléphones, ordinateurs, programmes de jeux, voitures autonomes
--L’intelligence forte ou ascendante : caractéristique de systèmes capables d’effectuer plusieurs, voire toutes les performances cognitives du cerveau humaine en même temps
--La Super Intelligence : systèmes doués de subjectivité
Beaucoup croient que le projet de l'intelligence artificielle va bien au-delà de la simple simulation de comportements intelligents et qu'il porte sur la réification d'une conscience. Les développements actuels (2017) porteraient sur l'IA faible pour devenir une IA forte, et à terme, une Super Intelligence.
Les exemples présentés dans la première partie sont impressionnants et ils vont transformer notre vie quotidienne dans les années qui viennent (véhicules autonomes, assistants personnels, aide au diagnostic médical...). Cependant, pour les puristes de l’Intelligence Artificielle, ce ne sont que des manifestations d’Intelligence Faible. On résout des problèmes bien délimités. Peu importe que les performances obtenues soient supérieures à ce que peut réaliser un être humain, c’est l’horizon fuyant de l’Intelligence.
Tout le monde était d’accord dans les années 50 sur le fait qu’un programme qui jouerait convenablement aux dames pourrait être qualifié d’intelligent. Quand ce programme a existé (Le logiciel Chinook n’a pas perdu une partie depuis 1994), il ne pouvait plus être question d’Intelligence. Beaucoup de mémoire et une exploration d’arbre de recherche c’est de l’algorithmique, pas de l’Intelligence. Ce fut le tour des échecs (le superordinateur Deep Blue d’IBM bat Gary Kasparov en 1997). Là encore, les connaissances utilisées par Deep Blue ont été programmées par des humains. Le jeu de go a longtemps été considéré comme inaccessible aux programmes d’ordinateurs. La combinatoire de ce jeu est telle qu’il ne sert à rien d’explorer des arbres de recherche. Pourtant, en 2016, AlphaGo de Google DeepMind devient le meilleur joueur de go du monde. Cette fois l’approche est différente. AlphaGo n’est plus programmé, il apprend à partir d’un très grand nombre de parties déjà jouées. En 2017, une évolution simplifiée nommée AlphaZéro apprend même à jouer toute seule (les seules informations qui lui sont fournies sont les règles du jeu). Au bout de 40 jours de jeu contre elle-même, elle devient imbattable aux jeux de go, échecs et Shōgi.
AlphaZéro est-elle une Intelligence Artificielle ?
Les tenants de l’Intelligence Artificielle Forte ne le pensent pas. L’intelligence forte se définit comme une IA qui vise à reproduire le plus grand nombre possible des fonctions et performances des cerveaux animaux et humains. Son ambition est globale, intéressant toutes les activités des corps biologiques : motrices, sensorielles, cérébrales. L’objectif est d’obtenir des systèmes capables de se représenter eux-mêmes dans leur environnement, d’élaborer des stratégies, de communiquer par des langages, et plus généralement de construire ce que Richard Dawkins avait appelé des « phénotypes étendus » ou sociétés d’IA.
Nils Nilsson (2005), John McCarthy (2007), Marvin Minsky (2007), Patrick Wilson (2009) sont en désaccords avec les nouvelles mouvances de l’IA : "Il faut abandonner de se focaliser sur des tâches spécifiques" (conduire une voiture, faire des jeux...) "Il faut revenir à des machines qui pensent, qui apprennent et qui créent". Pour eux, une Intelligence Artificielle doit être dotée de conscience, de sensibilité, d’émotion. Pourquoi une telle exigence ? Cela traduit une frustration. La frustration de ne pas mieux comprendre ce que c’est que l’Intelligence. AlphaZéro est très performante. Dans son domaine, celui des jeux, elle surpasse sans contestation tous les êtres humains. Cela nous aide-t-il à mieux comprendre comment on peut résoudre ces problèmes ?
Au niveau microscopique, cela vient confirmer l’hypothèse “connexionniste” qu’un assemblage adéquat d’unités élémentaires simples mais nombreuses (des neurones) permet d’apprendre à réaliser des tâches extrêmement complexes.
Au niveau macroscopique, cela nous dit peu de choses (il est très difficile de savoir comment un réseau de neurones profond résout un problème). Nous essayons de comprendre ce que c’est que l’Intelligence et la réponse que nous obtenons de ces expériences est que la meilleure solution pour obtenir de l’”Intelligence” c’est de faire comme le cerveau humain.
La Science-Fiction s’est beaucoup intéressée à l’Intelligence Artificielle.
Les Intelligences Artificielles qui peuplent les œuvres de science-fiction sont souvent maléfiques et désireuses de détruire ou asservir l’humanité (Terminator, Matrix). Quelques auteurs ont été plus loin dans la réflexion :
En 1953, Isaac Asimov imagine un univers dans lequel les robots sont au service de l’humanité. Les trois lois de la robotique ont été publiées en mars 1942, dans une nouvelle Runaround éditée dans la publication Astounding Science-Fiction. Ces trois lois sont censées permettre une cohabitation harmonieuse entre humains et robots :
--Loi Zéro (ajoutée par Asimov en 1986) : Un robot ne peut pas porter atteinte à l'humanité, ni, par son inaction, permettre que l'humanité soit exposée au danger ;
--Première Loi : Un robot ne peut porter atteinte à un être humain, ni, restant passif, permettre qu'un être humain soit exposé au danger, sauf contradiction avec la Loi Zéro ;
--Deuxième Loi : Un robot doit obéir aux ordres que lui donne un être humain, sauf si de tels ordres entrent en conflit avec la Première Loi ou la Loi Zéro ;
--Troisième Loi : Un robot doit protéger son existence tant que cette protection n'entre pas en conflit avec la Première ou la Deuxième Loi ou la Loi Zéro.
Image 15 - Ordinateur HAL 9000
Image 16 - L'homme bicentenaire
Image 18 – Data, le robot anthropomorphe dans Star Trek Nouvelle Génération
Au travers de ces divers exemples de films et de séries, on peut donc voir que la science-fiction a un pas d’avance sur la réalité, en imaginant des robots humanoïdes indifférenciables de l’Homme, capables de conscience et d’émotions, pouvant échapper au contrôle de leur créateur, l’aider ou chercher à le détruire.
Comme nous l’avons expliqué précédemment, l’Intelligence Artificielle n’en est qu’à ses débuts. Il s’agit aujourd’hui encore d’une IA faible, qui égale ou dépasse les performances humaines dans un domaine spécifique. Le but aujourd’hui est de parvenir à combiner ces différentes intelligences afin de créer une intelligence forte et même une Super Intelligence. Or, ce dernier concept pose la question des systèmes doués de conscience, et du vécu des expériences subjectives.
De manière schématique, le cerveau humain mettrait en place deux types de traitement de l’information [ SEN17 ] :
--Un premier niveau C1, baptisé disponibilité globale, qui correspondrait au caste répertoire d’informations, de programmes modulaires, que l’on peut convoquer à tout moment pour amener les données à la conscience et s’en servir. Dans notre voiture, c’est la prise de conscience de la lumière qui s’allume et sa signification. Dans le cerveau humain, on peut passer d’une information consciente à l’autre de manière fluide et flexible, et lui donner du sens.
--Un deuxième type de traitement de l’information C2 est nécessaire à la conscience humaine : l’autoévaluation. La capacité à traiter des informations sur soi même que l’on peut aussi appeler métacognition. Ainsi, le cerveau est capable d’introspection, de contrôler son propre processus et obtenir des informations sur lui-même, cela mène à l’autonomie.
Pour Dehaene, la conscience n’est qu’un tout petit aspect du fonctionnement cérébral. Il y a beaucoup de traitements inconscients dans le cerveau, c’est-à-dire des processus qui permettent de traiter l’information sur un mode automatique lorsqu’elle est familière. Selon lui, les systèmes actuels d’IA comme les algorithmes développés pour la reconnaissance des images et des sons fonctionnent sur ce mode. Ainsi, une large part de ce que développe l’IA et les réseaux de neurones correspond à ce traitement non conscient. La plupart des auteurs rejoignent ce point de vue en affirmant que les calculs mis en œuvre par les réseaux de Deep Learning correspondent principalement aux opérations non conscientes du cerveau humain. Les systèmes actuels ont la capacité d’extraire du sens des informations, de prendre des décisions et d’apprendre, mais ils n’en ont pas conscience[ SEN17].
Il est aujourd’hui possible d’atteindre le niveau C2, la conscience de soi. Certains robots l’ont déjà atteint, en étant programmés pour surveiller leur propre progression d’apprentissage et l’utiliser pour optimiser le traitement de l’information. Mais le niveau C1 est plus difficilement accessible car les humains utilisent des circuits neuronaux supplémentaires, qui ne sont pas encore complètement compris, pour extraire le sens et analyser les interprétations probabilistes afin de se décider en faveur des actions[SEN17 ].
Cependant, l’objectif d’une conscience artificielle n’est pas inatteignable. Certains chercheurs affirment que la conscience n’est qu’une fine couche de calcul en plus, un petit vernis supplémentaire, très indispensable, qui nous permettrait d’accéder à l’information, d’y réfléchir posément, longuement et de partager cette information avec d’autres personnes[ SEN17 ].
Il serait alors possible d’avoir un smartphone qui partage des informations, y réfléchit, qui parviendrait à savoir ce que l’on sait et ce que l’on ne sait pas, et qui témoignerait d’une forme de métacognition.[SEN17 ].
Néanmoins, l’accès à la conscience artificielle pourrait également amener de nouveaux problèmes. Par exemple, pour arriver plus rapidement à destination, une voiture autonome pourrait transmettre de fausses informations sur les accidents ou les problèmes de circulation, ne pas laisser les autres voitures savoir que l’autoroute est encombrée par exemple. En effet, comme pour les hommes, deviner les comportements de ses pairs pourrait devenir un instrument de manipulation aux mains de l’IA[LOU17 ].
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est utilisée dans tous les domaines. Elle est capable de dépasser ou d’égaler celle de l’Homme dans certains d’entre eux. Néanmoins, il n’existe pas d’IA capable de mêler les différents types d’intelligence de Gardner, comme l’être humain est capable de le faire. On ne peut donc pas parler d’intelligence multiple. Cependant, le développement des intelligences fortes ou des supra-intelligences, mêlées à l’influence de la science-fiction qui vise un idéal de robot indifférenciable de l’Homme, laisse à penser que l’intelligence artificielle pourra devenir multiple dans le futur. Des questionnements éthiques persistent, et ne semblent pas trouver de réponse à ce jour. Ces interrogations sont pourtant légitimes, et surtout nécessaires avant qu’ait lieu la propagation d’IA plus fortes à travers le monde. De nombreuses personnes, y compris des acteurs de son développement, s’intéressent de près à ces débats. En effet, tout laisse à penser que l’IA aura l’éthique que l’Homme lui inculquera.
Dans ce dossier, nous nous sommes attachés à comparer l’intelligence humaine et l’intelligence artificielle, comme deux entités exclusives l’un de l’autre. Or, le courant du transhumanisme vise à les combiner en utilisant les technologies modernes telles que l’ingénierie génétique, la technologie de l’information, la médecine pharmaceutique, les nanotechnologies, l’intelligence artificielle, le téléchargement des données du cerveau dans un ordinateur, pour surmonter nos limites biologiques, dans le but de développer des stratégies de travail et des politiques pouvant permettre aux sociétés et aux individus de faire face au futur qui arrive. On peut alors s’interroger : la combinaison de l’intelligence humaine et de l’IA est-elle la seule voie possible pour arriver à une IA multiple ?
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Image 1 – Schématisation d’un neurone formel 17
Image 2 - Réseaux de neurones artificiels 17
Image 3 - Perceptron 18
Image 4 - Google Translate 19
Image 5 - Wolfram Alpha 21
Image 6 - Nasa Rover 21
Image 7 - Neato signature XV 22
Image 8 - AIVA, l'Intelligence Artificielle qui compose de la musique classique 23
Image 9 - Oxford University Flower Recognition 23
Image 10- Radar avant 27
Image 11 - Radar arrière 27
Image 12 - Scanners laser : lidar 28
Image 13- Phototype de véhicule autonome et connecté 28
Image 14 - Schématisation du processus de fusion et d'analyse des données 32
Image 15 - Ordinateur HAL 9000 38
Image 16 - L'homme bicentenaire 38
Image 17 - Blade Runner 39
Image 18 – Data, le robot anthropomorphe dans Star Trek Nouvelle Génération 39
Image 19 - AI 40
Image 20 - Westworld 40
Vidéo 1 - Robot Atlas de Boston Dynamics 22
Vidéo 2 - Vision de la voiture autonome 29
Algorithme : Suite non finie et non ambiguë d’opérations permettant de résoudre un problème ou d’obtenir un résultat. Les ordinateurs permettent ainsi d’exécuter et d’automatiser un programme dans un langage de programmation donné.
Agent intelligent (agents conversationnels) - en anglais : Bot ou chatbot : « chat » comme discussion en ligne et « Bot » comme abréviation de robot. Logiciel programmé pour simuler une conversation en langage naturel.
Analyse factorielle : technique statistique qui permet, quand on dispose d’une population d’individus pour lesquelles on possède de nombreux renseignements concernant les opinions, les pratiques et le statut (sexe, âge, etc.), d’en donner une représentation géométrique, c'est-à-dire en utilisant un graphique qui permet de voir les rapprochements et les oppositions entre les caractéristiques des individus.
Apprentissage : Ensemble des processus de mémorisation mis en œuvre pour élaborer ou modifier les schèmes comportementaux spécifiques sous l'influence de son environnement et de son expérience.
Arbre de recherche : Les arbres sont fréquemment utilisés en informatique, d’une part parce que les informations sont souvent hiérarchisées et peuvent être représentées naturellement sous une forme arborescente, et d’autre part, parce que les structures de données arborescentes permettent de stocker des données volumineuses de façon que leur accès soit efficace. Un arbre de recherche est une structure de donnée qui permet de représenter les différentes solutions d’un problème. Par exemple pour le jeu d’échecs, la racine de l’arbre représente la situation de jeu actuelle et les différentes branches qui en partent les différents coups possibles. L’exploration de cet arbre permet d’évaluer la pertinence de chacun des coups.
Automatisation de données : L’automatisation consiste à minimiser les interventions manuelles dans la production et la diffusion de données (requêtes, retraitement, mises en forme…).
Approche symbolique : Dans l’approche symbolique on cherche à résoudre explicitement les problèmes. Approche directement issue de la logique. Pour ce faire, les problèmes sont décomposés en différents sous-problèmes et des solutions algorithmiques ou à base de connaissances sont construites pour résoudre chacun des sous-problèmes de manière exacte ou approchée. Approche qui a montré ses limites dans les tâches d’apprentissage et de reconnaissances de formes.
Approche connexionniste : les connexionnistes cherchent à construire des réseaux de neurones artificiels capables de réaliser des tâches élémentaires de perception. Approche qui a connu un fort regain grâce à la méthode de la rétro propagation (de l’erreur) qui permet à un réseau de neurones multicouche de résoudre des problèmes non linéairement séparables.
Cognition : le processus par lequel des systèmes naturels (humains et animaux) ou artificiels (ordinateurs) acquièrent des informations sur leur monde, et construisent des représentations, les transforment en connaissances par des opérations spécifiques, puis les mettent en œuvre dans des activités, des comportements, ou des fonctionnements.
Néo connexionnisme : Le néo connexionnisme est le mouvement qui profitant de l’invention de l’algorithme de rétro propagation a relancé les recherches autour des réseaux de neurones à la fin des années 80.
Conscience : Connaissance, intuitive ou réflexive immédiate, que chacun a de son existence et de celle du monde extérieur.
Cybernétique : (grec kubernêtikê, de kubernân, gouverner). Science de l'action orientée vers un but, fondée sur l'étude des processus de commande et de communication chez les êtres vivants, dans les machines et les systèmes sociologiques et économiques.
Combinatoire (explosion combinatoire) : : c’est l’ensemble des combinaisons possibles des paramètres d’un système. Quand le nombre de paramètres est grand, on parle d’explosion combinatoire parce qu’il n’est pas possible de passer en revue l’ensemble des valeurs possibles. Par exemple, il existe 6,670,903,752,021,072,936,960 grilles de Sudoku 9x9 possibles.
Deep learning : Technique d’apprentissage permettant par exemple à un programme de reconnaître le contenu d’une image ou de comprendre le langage parlé. C’est une déclinaison du Machine Learning, directement lié aux réseaux de neurones artificiels. On parle de deep learning quand un réseau de neurones comporte plus d’une couche cachée (typiquement plusieurs dizaines). Cette configuration permet au réseau de faire émerger des solutions présentant un meilleur niveau d’abstraction.
Facteur G : facteur qui représente l’énergie mentale que le sujet est susceptible d’investir dans les activités cognitives.
Hameçonnage : (« phishing » en anglais) : approche détournée qu'utilisent les cyber-escrocs pour pousser à révéler des informations personnelles, comme des mots de passe ou des numéros de carte de crédit, de sécurité sociale ou de compte bancaire, en envoyant des e-mails contrefaits ou en dirigeant sur un site web contrefait.
Intelligence : qualité de quelqu’un qui manifeste dans un domaine donné un souci de comprendre, de réfléchir, de connaître et qui adapte facilement son comportement à ces finalités
Intelligence artificielle : Discipline née en 1956. Ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. L’IA vise à simuler sur des ordinateurs et des réseaux électroniques, par l’intermédiaire de programmes informatiques, un certain nombre des comportements cognitifs, ou façons de penser, des cerveaux animaux et humains.
Intelligence cristallisée : capacité à utiliser des connaissances anciennes déjà acquises, des stratégies familières, l’expérience, qui font appel à la mémoire à long terme.
Intelligence émotionnelle : capacité à reconnaître, comprendre et réguler ses propres émotions ainsi que celles des autres, et à utiliser cette information pour guider la réflexion et l’action
Intelligence fluide : connaissances, compréhension verbale, capacité de raisonnement dans les situations nouvelles ne faisant que très peu appel à des connaissances antérieures.
IA forte – IA Ascendante : IA qui vise à reproduire le plus grand nombre possible des fonctions et performances des cerveaux animaux et humains. Son ambition est globale, intéressant toutes les activités des corps biologiques : motrices, sensorielles, cérébrales. L’objectif est d’obtenir des systèmes capables de se représenter eux-mêmes dans leur environnement, d’élaborer des stratégies, de communiquer par des langages, et plus généralement de construire ce que Richard Dawkins avait appelé des « phénotypes étendus » ou sociétés d’IA.
IA Faible – IA Descendante : Imitation fidèle d'un comportement observé et qui est reproduit à l'identique à l'aide d'un programme informatique. C’est une Intelligence artificielle qui ne se concentre que sur des tâches précises.
Lidar : radar de sondage atmosphérique qui fonctionne avec ondes optiques émises par laser
Machine learning : l’apprentissage automatique est un champ d’étude de l’IA qui décrit un processus systématique par lequel une machine apprend à partir d’exemples, ce qui lui permet de remplir des tâches difficiles ou problématiques par des moyens algorithmiques plus classiques.
Mémoire : Faculté de conserver et de rappeler des choses passées et ce qui s'y trouve associé ; l'esprit, en tant qu'il garde le souvenir du passé.
Neurone formel : Dispositif à plusieurs entrées et une sortie qui modélise certaines propriétés du neurone biologique. La valeur de sortie du neurone formel est une fonction non linéaire, généralement à seuil, d'une combinaison de valeurs d'entrée dont les coefficients de pondération sont ajustables.
Programme (informatique) : C’est une succession d’instructions exécutables par l’ordinateur. Les instructions sont écrites dans un langage spécifique dit « de programmation » qui va décrire l’ensemble des actions consécutives que l’ordinateur doit exécuter.
Processus cognitifs : l’ensemble des processus élaborés par un système pour analyser des informations et mettre en place l’action adéquate pour y répondre. Il existe deux sortes de systèmes distincts : les systèmes naturels (un neurone, un réseau de neurone) et les systèmes artificiels.
Rétro-propagation du gradient : (Parker, LeCun, Hinton 1986) : Convergence d’un algorithme itératif d’adaptation des poids d’un réseau de neurones multicouches. Méthode qui permet de calculer le gradient de l'erreur pour chaque neurone d'un réseau de neurones, de la dernière couche vers la première.
Réseau de neurones artificiels - réseaux neuronaux : Ensemble de neurones formels interconnectés permettant la résolution de problèmes complexes tels que la reconnaissance des formes ou le traitement du langage naturel, grâce à l'ajustement des coefficients de pondération dans une phase d'apprentissage. Le réseau neuronal peut se modifier lui-même en fonction des résultats de ses actions, ce qui permet l'apprentissage et la résolution de problèmes sans algorithme, donc sans programmation classique.
Réseaux sémantiques : conçus à l'origine en linguistique pour devenir ensuite un langage pour la représentation de concepts très divers, une structure informatique utilisée en IA (QUILLIAN / COLLINS 1966). Un réseau sémantique est un graphe composé d’un ensemble de nœuds étiquetés (représentant généralement des objets), d’un ensemble de liens orientés et étiquetés entre ces nœuds (représentant généralement des relations entre des objets), et enfin, d’un ensemble d'opérations d'exploitation de ce graphe (constituants les mécanismes de raisonnement)
Robotique : ensemble des techniques permettant la conception et la réalisation de machines automatiques ou de robot.
Système expert : Un système expert est un logiciel qui sait donner des recommandations — pour un domaine et une application bien définie — au même niveau d’un expert humain de ce domaine. C’est “un logiciel intelligent qui utilise des connaissances et des inférences logiques pour résoudre des problèmes qui sont suffisamment difficiles pour nécessiter une expertise humaine importante pour trouver une solution” (Feigenbaum 1982)
Science-fiction : Genre littéraire et cinématographique décrivant des situations et des événements appartenant à un avenir plus ou moins proche et à un univers imaginé en exploitant ou en extrapolant les données contemporaines et les développements envisageables des sciences et des techniques.
Cette expérience se déroule comme suit : Un évaluateur humain est chargé de juger une conversation textuelle entre un humain et une machine. L’évaluateur sait que l’un des deux participants est une machine, mais ne sait pas lequel. S’il n’est pas en mesure de discerner l’homme de la machine après 5 minutes de conversation, la machine a passé le test avec succès. Aucune limite n’est posée quant au contenu de ces messages qui peuvent couvrir tout type de sujet. Le but étant d’élargir au maximum le champ des possibles pour complexifier le test.
Transhumanisme : Le transhumanisme peut se définir comme étant une façon de penser qui préconise l’utilisation des sciences et de la technologie afin d’améliorer les caractéristiques physiques et mentales des humains. Cette façon de penser est basée sur la conviction que les humains sont actuellement dans leur phase intermédiaire de développement.
Voiture autonome : Une voiture dite autonome est équipée d'un système de pilotage automatique qui lui permet de circuler sans intervention humaine dans des conditions de circulation réelles.
Questionnaire Exploratoire portant sur :
L’appréhension de l’Intelligence Artificielle auprès d’un public adulte.
Restitution des résultats du questionnaire exploratoire :
Nous avons collecté des données sur un panel de 136 adultes, dont 56% de femmes et 44% d’hommes, répartis en 4 classes d’âge. 45% ont entre 18 et 30 ans, 14% ont plus de 60 ans. 33% sont des étudiants ou sans profession, 20% des employés et 20% de cadres, 11% sont des retraités et un peu moins de 10% exercent des professions de chef d’entreprise, artisans ou commerçants. Le panel semble relativement équilibré et représentatif de la population.
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1 Alix,C., Cario,E.,Drouzy,F.(2017).Cédric Villani : «Agir pour que l’intelligence artificielle soit utile à tous». En ligne sur le site de Libération http://www.liberation.fr/futurs/2017/10/20/cedric-villani-agir-pour-que-l-intelligence-artificielle-soit-utile-a-tous_1604620, consulté le 24 avril 2018.
2 ALEXANDRE, L. (2017). La Guerre des Intelligences. Paris: JC Lattès.
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22 PERRIN, B. (2016, Février 12). Les petits secrets des voitures autonomes. Récupéré sur L'auto-journal: https://news.autojournal.fr/news/1501516/voiture-autonome-technologie-radar-lidar-cam%C3%A9ra
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24 DELABIE, G. (2017, Novembre 20). Les capteurs dans tous leurs états pour le véhicule autonome. Récupéré sur Innovation Mobilité: https://innovation-mobilite.fr/2017/11/20/les-capteurs-dans-tous-leurs-etats-pour-le-vehicule-autonome/
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38 DICK, P. K. (1976). Les androïdes rêvent-ils de moutons électriques ? Paris: Chute Libre.
39 RODDENBERRY, G. (Réalisateur). (1987-1994). Star Trek : La Nouvelle Génération [Série].
40 SPIELBERG, S. (Réalisateur). (2001). A.I. Intelligence artificielle [Film].
41 NOLAN, J., & JOY, L. (Réalisateurs). (2016). Westworld [Série].
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43 LOUIS, L. (2017, Décembre 1). Conscience artificielle n'est pas l'intelligence forte. Récupéré sur Siècle Digital: https://siecledigital.fr/2017/12/01/conscience-artificielle-nest-pas-lintelligence-artificielle-forte/
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45 DEMICHELS, R. (2018, Février 26). Intelligence artificielle : conscience, es-tu là ? . Récupéré sur Les Echos: https://www.lesechos.fr/idees-debats/sciences-
46 CLAUDON, P., & WEBER, M. (2009). L'émotion. Contribution à l'étude psychodynamique du développement de la pensée de l'enfant sans langage en interaction. Devenir, 21, no. 1, pp. 61-99.
47 KOLB, B., MOHAMMED, A., & GIBB, R. (2010). La recherche des facteurs qui sont à la base de la plasticité cérébrale sur le cerveau. Magazine sur les troubles de la communication. Récupéré sur Cognifit: https://www.cognifit.com/fr/plasticite-du-cerveau
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Répartition par sexe
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1 Alix,C., Cario,E.,Drouzy,F.(2017).Cédric Villani : «Agir pour que l’intelligence artificielle soit utile à tous». En ligne sur le site de Libération http://www.liberation.fr/futurs/2017/10/20/cedric-villani-agir-pour-que-l-intelligence-artificielle-soit-utile-a-tous_1604620, consulté le 24 avril 2018.
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27 THOMAS, D. (2018, Avril 25). La mémoire à court terme. Récupéré sur Carnets2psycho: https://carnets2psycho.net/theorie/histoire15.html
28 THOMAS, D. (2018, Avril 27). La mémoire à long terme. Récupéré sur Carnets2psycho: https://carnets2psycho.net/theorie/histoire19.html
29 BOUGEARD, A-S. (2015). Cours de Psychologie Générale et Cognitive. Université Catholique de l’Ouest, ANGERS.
30 BREEDLOVE, M., Rosenzweig, M. R., & WATSON, N. V. (2012). Psychobiologie : de la biologie du neurone aux neurosciences comportementales, cognitives et cliniques. Paris: De Boeck.
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32 FUTURA SANTE. (2012, Août 24). Cerveau : les zones de la réflexion et de la décision ont été localisées. Récupéré sur Futura Santé: https://www.futura-sciences.com/sante/actualites/biologie-cerveau-zones-reflexion-decision-ont-ete-localisees-40795/
33 MALABOU, C. (2017). Métamorphoses de l'intelligence. Paris: Presses Universitaires de France.
34 ASIMOV, I. (1993). L'aube de Fondation. Paris: Presses de la Cité.
35 KUBRICK, S. (Réalisateur). (1968). 2001, l'Odyssée de l'espace [Film].
36 COLOMBUS, C. (Réalisateur). (1999). L'homme bicentenaire [Film].
37 SCOTT, R. (Réalisateur). (1982). Blade Runner [Film].
38 DICK, P. K. (1976). Les androïdes rêvent-ils de moutons électriques ? Paris: Chute Libre.
39 RODDENBERRY, G. (Réalisateur). (1987-1994). Star Trek : La Nouvelle Génération [Série].
40 SPIELBERG, S. (Réalisateur). (2001). A.I. Intelligence artificielle [Film].
41 NOLAN, J., & JOY, L. (Réalisateurs). (2016). Westworld [Série].
42 Centre National des Ressources Textuelles et Lexicales. (2018, avril 2). Définition de Conscience. Récupéré sur Centre National des Ressources Textuelles et Lexicales: http://www.cnrtl.fr/lexicographie/conscience
43 LOUIS, L. (2017, Décembre 1). Conscience artificielle n'est pas l'intelligence forte. Récupéré sur Siècle Digital: https://siecledigital.fr/2017/12/01/conscience-artificielle-nest-pas-lintelligence-artificielle-forte/
44 SENDER, E. (2017, Octobre 27). Comment donner une conscience aux machines. Récupéré sur Sciences et avenir: https://www.sciencesetavenir.fr/high-tech/un-article-de-stanislas-dehaene-expose-comment-donner-conscience-a-l-intelligence-artificielle_117736
45 DEMICHELS, R. (2018, Février 26). Intelligence artificielle : conscience, es-tu là ? . Récupéré sur Les Echos: https://www.lesechos.fr/idees-debats/sciences-
46 CLAUDON, P., & WEBER, M. (2009). L'émotion. Contribution à l'étude psychodynamique du développement de la pensée de l'enfant sans langage en interaction. Devenir, 21, no. 1, pp. 61-99.
47 KOLB, B., MOHAMMED, A., & GIBB, R. (2010). La recherche des facteurs qui sont à la base de la plasticité cérébrale sur le cerveau. Magazine sur les troubles de la communication. Récupéré sur Cognifit: https://www.cognifit.com/fr/plasticite-du-cerveau
48 Psychomedia. (2012, novembre 13). Définition : test psychométrique. Consulté le avril 6, 2018, sur Psychomedia: http://www.psychomedia.qc.ca/lexique/definition/test-psychometrique
49 A. M. Turing (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49: 433-460
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Répartition par classe d'âge
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1 Alix,C., Cario,E.,Drouzy,F.(2017).Cédric Villani : «Agir pour que l’intelligence artificielle soit utile à tous». En ligne sur le site de Libération http://www.liberation.fr/futurs/2017/10/20/cedric-villani-agir-pour-que-l-intelligence-artificielle-soit-utile-a-tous_1604620, consulté le 24 avril 2018.
2 ALEXANDRE, L. (2017). La Guerre des Intelligences. Paris: JC Lattès.
3 LAROUSSE. (2018, avril 2). Définition de l'intelligence. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/intelligence/43555
4 HUTEAU, M. (2006). Alfred Binet et la psychologie de l'intelligence. Le journal des psychologues, 234, no. 1, pp. 24-28.
5 GREGOIRE, J. (2014). L'examen clinique de l'intelligence de l'adulte. Pour une meilleure interprétation des résultats des tests d'intelligence. Mardaga.
6 Carnets2psycho. (2015). La définition de Aptitude. Consulté le 04 02, 2018, sur Carnets2psycho: https://carnets2psycho.net/dico/sens-de-aptitude.html
7 SCHWEITZER, M. (2017). Cours de Psychologie Générale et Cognitive. Université Catholique de l'Ouest, ANGERS.
8 GOLEMAN, D. (2003). L'intelligence émotionnelle (Vol. 7130). J'ai Lu Bien-Etre.
9 Futura Tech. (2018, avril 2). Qui sont les pionniers de l'intelligence artificielle ? Récupéré sur Futura Tech: https://www.futura-sciences.com/tech/questions-reponses/intelligence-artificielle-sont-pionniers-intelligence-artificielle-4907/
10 Homère, 0. a. J., & Giguet, P. (1893). L'Illiade et l'Odyssée. Paris: Hachette.
11 A. M Turing (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49 : 433-460.
12 PAPERT, S., & MINSKY, M. (1988). Perceptrons. Mit Pr.
13 James Lighthill (1973): "Artificial Intelligence: A General Survey" in Artificial Intelligence: a paper symposium, Science Research Council
15 McCulloch, W. S. et W. Pitts (1995(1943)). Un calcul logique des idées immanentes dans l’activité nerveuse (A Logical Calculus of Immanent Ideas in Nervous Activity) in Sciences cognitives : textes fondateurs (1943-1950). A. Pélissier and A. Tête. Paris, Presses universitaires de France
16 https://fr.wikipedia.org/wiki/Mars_Exploration_Rover#Le_système_de_navigation
17 Futura-tech. (2018). Definition : Voiture autonome. Consulté le mars 16, 2018, sur Futura Tech: https://www.futura-sciences.com/tech/definitions/voiture-voiture-autonome-15601/
18 Santé médecine. (2018, avril 16). Définition : Processus cognitifs. Consulté le avril 16, 2018, sur Santé Médecine: https://sante-medecine.journaldesfemmes.fr/faq/36745-processus-cognitifs-definition
19 LAROUSSE. (2018, avril 16). Définition : cognition. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/cognition/17005
20 Recall-you. (2018, mars 16). Les trois étapes de la mémoire. Récupéré sur Recall-you: http://www.recall-you.com/comprendre-fonctionnement-memoire/encodage-stockage-rappel.php
21 LAROUSSE MÉDICAL. (2018, mars 16). Champ visuel. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/encyclopedie/medical/champ_visuel/11874
22 PERRIN, B. (2016, Février 12). Les petits secrets des voitures autonomes. Récupéré sur L'auto-journal: https://news.autojournal.fr/news/1501516/voiture-autonome-technologie-radar-lidar-cam%C3%A9ra
23 LAROUSSE. (2018, avril 18). Définition : Lidar. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/lidar/47055
24 DELABIE, G. (2017, Novembre 20). Les capteurs dans tous leurs états pour le véhicule autonome. Récupéré sur Innovation Mobilité: https://innovation-mobilite.fr/2017/11/20/les-capteurs-dans-tous-leurs-etats-pour-le-vehicule-autonome/
25 CEA. (2017, Novembre 22). L'essentiel sur la voiture autonome. Récupéré sur CEA: http://www.cea.fr/comprendre/Pages/nouvelles-technologies/essentiel-sur-voiture-autonome.aspx
26 BREEDLOVE, M., Rosenzweig, M. R., & WATSON, N. V. (2012). Psychobiologie : de la biologie du neurone aux neurosciences comportementales, cognitives et cliniques. Paris: De Boeck.
27 THOMAS, D. (2018, Avril 25). La mémoire à court terme. Récupéré sur Carnets2psycho: https://carnets2psycho.net/theorie/histoire15.html
28 THOMAS, D. (2018, Avril 27). La mémoire à long terme. Récupéré sur Carnets2psycho: https://carnets2psycho.net/theorie/histoire19.html
29 BOUGEARD, A-S. (2015). Cours de Psychologie Générale et Cognitive. Université Catholique de l’Ouest, ANGERS.
30 BREEDLOVE, M., Rosenzweig, M. R., & WATSON, N. V. (2012). Psychobiologie : de la biologie du neurone aux neurosciences comportementales, cognitives et cliniques. Paris: De Boeck.
31 ALLAIN, P. (2013, avril-mai-juin). La prise de décision : aspects théoriques, neuro-anatomie et évaluation. Consulté le avril 27, 2018, sur Revue de neuropsychologie: http://www.jle.com/fr/revues/nrp/e-docs/la_prise_de_decision_aspects_theoriques_neuro_anatomie_et_evaluation_298787/article.phtml?tab=texte
32 FUTURA SANTE. (2012, Août 24). Cerveau : les zones de la réflexion et de la décision ont été localisées. Récupéré sur Futura Santé: https://www.futura-sciences.com/sante/actualites/biologie-cerveau-zones-reflexion-decision-ont-ete-localisees-40795/
33 MALABOU, C. (2017). Métamorphoses de l'intelligence. Paris: Presses Universitaires de France.
34 ASIMOV, I. (1993). L'aube de Fondation. Paris: Presses de la Cité.
35 KUBRICK, S. (Réalisateur). (1968). 2001, l'Odyssée de l'espace [Film].
36 COLOMBUS, C. (Réalisateur). (1999). L'homme bicentenaire [Film].
37 SCOTT, R. (Réalisateur). (1982). Blade Runner [Film].
38 DICK, P. K. (1976). Les androïdes rêvent-ils de moutons électriques ? Paris: Chute Libre.
39 RODDENBERRY, G. (Réalisateur). (1987-1994). Star Trek : La Nouvelle Génération [Série].
40 SPIELBERG, S. (Réalisateur). (2001). A.I. Intelligence artificielle [Film].
41 NOLAN, J., & JOY, L. (Réalisateurs). (2016). Westworld [Série].
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43 LOUIS, L. (2017, Décembre 1). Conscience artificielle n'est pas l'intelligence forte. Récupéré sur Siècle Digital: https://siecledigital.fr/2017/12/01/conscience-artificielle-nest-pas-lintelligence-artificielle-forte/
44 SENDER, E. (2017, Octobre 27). Comment donner une conscience aux machines. Récupéré sur Sciences et avenir: https://www.sciencesetavenir.fr/high-tech/un-article-de-stanislas-dehaene-expose-comment-donner-conscience-a-l-intelligence-artificielle_117736
45 DEMICHELS, R. (2018, Février 26). Intelligence artificielle : conscience, es-tu là ? . Récupéré sur Les Echos: https://www.lesechos.fr/idees-debats/sciences-
46 CLAUDON, P., & WEBER, M. (2009). L'émotion. Contribution à l'étude psychodynamique du développement de la pensée de l'enfant sans langage en interaction. Devenir, 21, no. 1, pp. 61-99.
47 KOLB, B., MOHAMMED, A., & GIBB, R. (2010). La recherche des facteurs qui sont à la base de la plasticité cérébrale sur le cerveau. Magazine sur les troubles de la communication. Récupéré sur Cognifit: https://www.cognifit.com/fr/plasticite-du-cerveau
48 Psychomedia. (2012, novembre 13). Définition : test psychométrique. Consulté le avril 6, 2018, sur Psychomedia: http://www.psychomedia.qc.ca/lexique/definition/test-psychometrique
49 A. M. Turing (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49: 433-460
A la lecture des données, on constate que 69,2% (addition des réponses 3 et 4 soit des réponses « plutôt intéressé » et « Très intéressé ») des répondants montrent un réel intérêt dans l’Intelligence artificielle. On remarque également que l’usage de l’IA est entré dans leur quotidien via leur smartphone (déverrouillage, assistant vocal...) ou la domotique (aide-ménagère).
I Robot semble le film qui reflète le mieux ce que notre échantillon projette sur l’intelligence Artificielle. Cela nécessiterait de reprendre cette question et d’aller plus loin pour explorer quelles sont les représentations et le degré de connaissance de ces films pour notre panel.
LibreOffice/6.0.3.2$MacOSX_X86_64 LibreOffice_project/8f48d515416608e3a835360314dac7e47fd0b821
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1 Alix,C., Cario,E.,Drouzy,F.(2017).Cédric Villani : «Agir pour que l’intelligence artificielle soit utile à tous». En ligne sur le site de Libération http://www.liberation.fr/futurs/2017/10/20/cedric-villani-agir-pour-que-l-intelligence-artificielle-soit-utile-a-tous_1604620, consulté le 24 avril 2018.
2 ALEXANDRE, L. (2017). La Guerre des Intelligences. Paris: JC Lattès.
3 LAROUSSE. (2018, avril 2). Définition de l'intelligence. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/intelligence/43555
4 HUTEAU, M. (2006). Alfred Binet et la psychologie de l'intelligence. Le journal des psychologues, 234, no. 1, pp. 24-28.
5 GREGOIRE, J. (2014). L'examen clinique de l'intelligence de l'adulte. Pour une meilleure interprétation des résultats des tests d'intelligence. Mardaga.
6 Carnets2psycho. (2015). La définition de Aptitude. Consulté le 04 02, 2018, sur Carnets2psycho: https://carnets2psycho.net/dico/sens-de-aptitude.html
7 SCHWEITZER, M. (2017). Cours de Psychologie Générale et Cognitive. Université Catholique de l'Ouest, ANGERS.
8 GOLEMAN, D. (2003). L'intelligence émotionnelle (Vol. 7130). J'ai Lu Bien-Etre.
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12 PAPERT, S., & MINSKY, M. (1988). Perceptrons. Mit Pr.
13 James Lighthill (1973): "Artificial Intelligence: A General Survey" in Artificial Intelligence: a paper symposium, Science Research Council
15 McCulloch, W. S. et W. Pitts (1995(1943)). Un calcul logique des idées immanentes dans l’activité nerveuse (A Logical Calculus of Immanent Ideas in Nervous Activity) in Sciences cognitives : textes fondateurs (1943-1950). A. Pélissier and A. Tête. Paris, Presses universitaires de France
16 https://fr.wikipedia.org/wiki/Mars_Exploration_Rover#Le_système_de_navigation
17 Futura-tech. (2018). Definition : Voiture autonome. Consulté le mars 16, 2018, sur Futura Tech: https://www.futura-sciences.com/tech/definitions/voiture-voiture-autonome-15601/
18 Santé médecine. (2018, avril 16). Définition : Processus cognitifs. Consulté le avril 16, 2018, sur Santé Médecine: https://sante-medecine.journaldesfemmes.fr/faq/36745-processus-cognitifs-definition
19 LAROUSSE. (2018, avril 16). Définition : cognition. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/cognition/17005
20 Recall-you. (2018, mars 16). Les trois étapes de la mémoire. Récupéré sur Recall-you: http://www.recall-you.com/comprendre-fonctionnement-memoire/encodage-stockage-rappel.php
21 LAROUSSE MÉDICAL. (2018, mars 16). Champ visuel. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/encyclopedie/medical/champ_visuel/11874
22 PERRIN, B. (2016, Février 12). Les petits secrets des voitures autonomes. Récupéré sur L'auto-journal: https://news.autojournal.fr/news/1501516/voiture-autonome-technologie-radar-lidar-cam%C3%A9ra
23 LAROUSSE. (2018, avril 18). Définition : Lidar. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/lidar/47055
24 DELABIE, G. (2017, Novembre 20). Les capteurs dans tous leurs états pour le véhicule autonome. Récupéré sur Innovation Mobilité: https://innovation-mobilite.fr/2017/11/20/les-capteurs-dans-tous-leurs-etats-pour-le-vehicule-autonome/
25 CEA. (2017, Novembre 22). L'essentiel sur la voiture autonome. Récupéré sur CEA: http://www.cea.fr/comprendre/Pages/nouvelles-technologies/essentiel-sur-voiture-autonome.aspx
26 BREEDLOVE, M., Rosenzweig, M. R., & WATSON, N. V. (2012). Psychobiologie : de la biologie du neurone aux neurosciences comportementales, cognitives et cliniques. Paris: De Boeck.
27 THOMAS, D. (2018, Avril 25). La mémoire à court terme. Récupéré sur Carnets2psycho: https://carnets2psycho.net/theorie/histoire15.html
28 THOMAS, D. (2018, Avril 27). La mémoire à long terme. Récupéré sur Carnets2psycho: https://carnets2psycho.net/theorie/histoire19.html
29 BOUGEARD, A-S. (2015). Cours de Psychologie Générale et Cognitive. Université Catholique de l’Ouest, ANGERS.
30 BREEDLOVE, M., Rosenzweig, M. R., & WATSON, N. V. (2012). Psychobiologie : de la biologie du neurone aux neurosciences comportementales, cognitives et cliniques. Paris: De Boeck.
31 ALLAIN, P. (2013, avril-mai-juin). La prise de décision : aspects théoriques, neuro-anatomie et évaluation. Consulté le avril 27, 2018, sur Revue de neuropsychologie: http://www.jle.com/fr/revues/nrp/e-docs/la_prise_de_decision_aspects_theoriques_neuro_anatomie_et_evaluation_298787/article.phtml?tab=texte
32 FUTURA SANTE. (2012, Août 24). Cerveau : les zones de la réflexion et de la décision ont été localisées. Récupéré sur Futura Santé: https://www.futura-sciences.com/sante/actualites/biologie-cerveau-zones-reflexion-decision-ont-ete-localisees-40795/
33 MALABOU, C. (2017). Métamorphoses de l'intelligence. Paris: Presses Universitaires de France.
34 ASIMOV, I. (1993). L'aube de Fondation. Paris: Presses de la Cité.
35 KUBRICK, S. (Réalisateur). (1968). 2001, l'Odyssée de l'espace [Film].
36 COLOMBUS, C. (Réalisateur). (1999). L'homme bicentenaire [Film].
37 SCOTT, R. (Réalisateur). (1982). Blade Runner [Film].
38 DICK, P. K. (1976). Les androïdes rêvent-ils de moutons électriques ? Paris: Chute Libre.
39 RODDENBERRY, G. (Réalisateur). (1987-1994). Star Trek : La Nouvelle Génération [Série].
40 SPIELBERG, S. (Réalisateur). (2001). A.I. Intelligence artificielle [Film].
41 NOLAN, J., & JOY, L. (Réalisateurs). (2016). Westworld [Série].
42 Centre National des Ressources Textuelles et Lexicales. (2018, avril 2). Définition de Conscience. Récupéré sur Centre National des Ressources Textuelles et Lexicales: http://www.cnrtl.fr/lexicographie/conscience
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44 SENDER, E. (2017, Octobre 27). Comment donner une conscience aux machines. Récupéré sur Sciences et avenir: https://www.sciencesetavenir.fr/high-tech/un-article-de-stanislas-dehaene-expose-comment-donner-conscience-a-l-intelligence-artificielle_117736
45 DEMICHELS, R. (2018, Février 26). Intelligence artificielle : conscience, es-tu là ? . Récupéré sur Les Echos: https://www.lesechos.fr/idees-debats/sciences-
46 CLAUDON, P., & WEBER, M. (2009). L'émotion. Contribution à l'étude psychodynamique du développement de la pensée de l'enfant sans langage en interaction. Devenir, 21, no. 1, pp. 61-99.
47 KOLB, B., MOHAMMED, A., & GIBB, R. (2010). La recherche des facteurs qui sont à la base de la plasticité cérébrale sur le cerveau. Magazine sur les troubles de la communication. Récupéré sur Cognifit: https://www.cognifit.com/fr/plasticite-du-cerveau
48 Psychomedia. (2012, novembre 13). Définition : test psychométrique. Consulté le avril 6, 2018, sur Psychomedia: http://www.psychomedia.qc.ca/lexique/definition/test-psychometrique
49 A. M. Turing (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49: 433-460
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Répartition par classe d'âge
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1 Alix,C., Cario,E.,Drouzy,F.(2017).Cédric Villani : «Agir pour que l’intelligence artificielle soit utile à tous». En ligne sur le site de Libération http://www.liberation.fr/futurs/2017/10/20/cedric-villani-agir-pour-que-l-intelligence-artificielle-soit-utile-a-tous_1604620, consulté le 24 avril 2018.
2 ALEXANDRE, L. (2017). La Guerre des Intelligences. Paris: JC Lattès.
3 LAROUSSE. (2018, avril 2). Définition de l'intelligence. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/intelligence/43555
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5 GREGOIRE, J. (2014). L'examen clinique de l'intelligence de l'adulte. Pour une meilleure interprétation des résultats des tests d'intelligence. Mardaga.
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8 GOLEMAN, D. (2003). L'intelligence émotionnelle (Vol. 7130). J'ai Lu Bien-Etre.
9 Futura Tech. (2018, avril 2). Qui sont les pionniers de l'intelligence artificielle ? Récupéré sur Futura Tech: https://www.futura-sciences.com/tech/questions-reponses/intelligence-artificielle-sont-pionniers-intelligence-artificielle-4907/
10 Homère, 0. a. J., & Giguet, P. (1893). L'Illiade et l'Odyssée. Paris: Hachette.
11 A. M Turing (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49 : 433-460.
12 PAPERT, S., & MINSKY, M. (1988). Perceptrons. Mit Pr.
13 James Lighthill (1973): "Artificial Intelligence: A General Survey" in Artificial Intelligence: a paper symposium, Science Research Council
15 McCulloch, W. S. et W. Pitts (1995(1943)). Un calcul logique des idées immanentes dans l’activité nerveuse (A Logical Calculus of Immanent Ideas in Nervous Activity) in Sciences cognitives : textes fondateurs (1943-1950). A. Pélissier and A. Tête. Paris, Presses universitaires de France
16 https://fr.wikipedia.org/wiki/Mars_Exploration_Rover#Le_système_de_navigation
17 Futura-tech. (2018). Definition : Voiture autonome. Consulté le mars 16, 2018, sur Futura Tech: https://www.futura-sciences.com/tech/definitions/voiture-voiture-autonome-15601/
18 Santé médecine. (2018, avril 16). Définition : Processus cognitifs. Consulté le avril 16, 2018, sur Santé Médecine: https://sante-medecine.journaldesfemmes.fr/faq/36745-processus-cognitifs-definition
19 LAROUSSE. (2018, avril 16). Définition : cognition. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/cognition/17005
20 Recall-you. (2018, mars 16). Les trois étapes de la mémoire. Récupéré sur Recall-you: http://www.recall-you.com/comprendre-fonctionnement-memoire/encodage-stockage-rappel.php
21 LAROUSSE MÉDICAL. (2018, mars 16). Champ visuel. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/encyclopedie/medical/champ_visuel/11874
22 PERRIN, B. (2016, Février 12). Les petits secrets des voitures autonomes. Récupéré sur L'auto-journal: https://news.autojournal.fr/news/1501516/voiture-autonome-technologie-radar-lidar-cam%C3%A9ra
23 LAROUSSE. (2018, avril 18). Définition : Lidar. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/lidar/47055
24 DELABIE, G. (2017, Novembre 20). Les capteurs dans tous leurs états pour le véhicule autonome. Récupéré sur Innovation Mobilité: https://innovation-mobilite.fr/2017/11/20/les-capteurs-dans-tous-leurs-etats-pour-le-vehicule-autonome/
25 CEA. (2017, Novembre 22). L'essentiel sur la voiture autonome. Récupéré sur CEA: http://www.cea.fr/comprendre/Pages/nouvelles-technologies/essentiel-sur-voiture-autonome.aspx
26 BREEDLOVE, M., Rosenzweig, M. R., & WATSON, N. V. (2012). Psychobiologie : de la biologie du neurone aux neurosciences comportementales, cognitives et cliniques. Paris: De Boeck.
27 THOMAS, D. (2018, Avril 25). La mémoire à court terme. Récupéré sur Carnets2psycho: https://carnets2psycho.net/theorie/histoire15.html
28 THOMAS, D. (2018, Avril 27). La mémoire à long terme. Récupéré sur Carnets2psycho: https://carnets2psycho.net/theorie/histoire19.html
29 BOUGEARD, A-S. (2015). Cours de Psychologie Générale et Cognitive. Université Catholique de l’Ouest, ANGERS.
30 BREEDLOVE, M., Rosenzweig, M. R., & WATSON, N. V. (2012). Psychobiologie : de la biologie du neurone aux neurosciences comportementales, cognitives et cliniques. Paris: De Boeck.
31 ALLAIN, P. (2013, avril-mai-juin). La prise de décision : aspects théoriques, neuro-anatomie et évaluation. Consulté le avril 27, 2018, sur Revue de neuropsychologie: http://www.jle.com/fr/revues/nrp/e-docs/la_prise_de_decision_aspects_theoriques_neuro_anatomie_et_evaluation_298787/article.phtml?tab=texte
32 FUTURA SANTE. (2012, Août 24). Cerveau : les zones de la réflexion et de la décision ont été localisées. Récupéré sur Futura Santé: https://www.futura-sciences.com/sante/actualites/biologie-cerveau-zones-reflexion-decision-ont-ete-localisees-40795/
33 MALABOU, C. (2017). Métamorphoses de l'intelligence. Paris: Presses Universitaires de France.
34 ASIMOV, I. (1993). L'aube de Fondation. Paris: Presses de la Cité.
35 KUBRICK, S. (Réalisateur). (1968). 2001, l'Odyssée de l'espace [Film].
36 COLOMBUS, C. (Réalisateur). (1999). L'homme bicentenaire [Film].
37 SCOTT, R. (Réalisateur). (1982). Blade Runner [Film].
38 DICK, P. K. (1976). Les androïdes rêvent-ils de moutons électriques ? Paris: Chute Libre.
39 RODDENBERRY, G. (Réalisateur). (1987-1994). Star Trek : La Nouvelle Génération [Série].
40 SPIELBERG, S. (Réalisateur). (2001). A.I. Intelligence artificielle [Film].
41 NOLAN, J., & JOY, L. (Réalisateurs). (2016). Westworld [Série].
42 Centre National des Ressources Textuelles et Lexicales. (2018, avril 2). Définition de Conscience. Récupéré sur Centre National des Ressources Textuelles et Lexicales: http://www.cnrtl.fr/lexicographie/conscience
43 LOUIS, L. (2017, Décembre 1). Conscience artificielle n'est pas l'intelligence forte. Récupéré sur Siècle Digital: https://siecledigital.fr/2017/12/01/conscience-artificielle-nest-pas-lintelligence-artificielle-forte/
44 SENDER, E. (2017, Octobre 27). Comment donner une conscience aux machines. Récupéré sur Sciences et avenir: https://www.sciencesetavenir.fr/high-tech/un-article-de-stanislas-dehaene-expose-comment-donner-conscience-a-l-intelligence-artificielle_117736
45 DEMICHELS, R. (2018, Février 26). Intelligence artificielle : conscience, es-tu là ? . Récupéré sur Les Echos: https://www.lesechos.fr/idees-debats/sciences-
46 CLAUDON, P., & WEBER, M. (2009). L'émotion. Contribution à l'étude psychodynamique du développement de la pensée de l'enfant sans langage en interaction. Devenir, 21, no. 1, pp. 61-99.
47 KOLB, B., MOHAMMED, A., & GIBB, R. (2010). La recherche des facteurs qui sont à la base de la plasticité cérébrale sur le cerveau. Magazine sur les troubles de la communication. Récupéré sur Cognifit: https://www.cognifit.com/fr/plasticite-du-cerveau
48 Psychomedia. (2012, novembre 13). Définition : test psychométrique. Consulté le avril 6, 2018, sur Psychomedia: http://www.psychomedia.qc.ca/lexique/definition/test-psychometrique
49 A. M. Turing (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49: 433-460
Le domaine qui semble le plus à risque avec l’émergence de l’intelligence artificielle, d’après notre panel, qu’importe le sexe ou l’âge, est celui de la vie privée.
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Répartition par sexe
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1 Alix,C., Cario,E.,Drouzy,F.(2017).Cédric Villani : «Agir pour que l’intelligence artificielle soit utile à tous». En ligne sur le site de Libération http://www.liberation.fr/futurs/2017/10/20/cedric-villani-agir-pour-que-l-intelligence-artificielle-soit-utile-a-tous_1604620, consulté le 24 avril 2018.
2 ALEXANDRE, L. (2017). La Guerre des Intelligences. Paris: JC Lattès.
3 LAROUSSE. (2018, avril 2). Définition de l'intelligence. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/intelligence/43555
4 HUTEAU, M. (2006). Alfred Binet et la psychologie de l'intelligence. Le journal des psychologues, 234, no. 1, pp. 24-28.
5 GREGOIRE, J. (2014). L'examen clinique de l'intelligence de l'adulte. Pour une meilleure interprétation des résultats des tests d'intelligence. Mardaga.
6 Carnets2psycho. (2015). La définition de Aptitude. Consulté le 04 02, 2018, sur Carnets2psycho: https://carnets2psycho.net/dico/sens-de-aptitude.html
7 SCHWEITZER, M. (2017). Cours de Psychologie Générale et Cognitive. Université Catholique de l'Ouest, ANGERS.
8 GOLEMAN, D. (2003). L'intelligence émotionnelle (Vol. 7130). J'ai Lu Bien-Etre.
9 Futura Tech. (2018, avril 2). Qui sont les pionniers de l'intelligence artificielle ? Récupéré sur Futura Tech: https://www.futura-sciences.com/tech/questions-reponses/intelligence-artificielle-sont-pionniers-intelligence-artificielle-4907/
10 Homère, 0. a. J., & Giguet, P. (1893). L'Illiade et l'Odyssée. Paris: Hachette.
11 A. M Turing (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49 : 433-460.
12 PAPERT, S., & MINSKY, M. (1988). Perceptrons. Mit Pr.
13 James Lighthill (1973): "Artificial Intelligence: A General Survey" in Artificial Intelligence: a paper symposium, Science Research Council
15 McCulloch, W. S. et W. Pitts (1995(1943)). Un calcul logique des idées immanentes dans l’activité nerveuse (A Logical Calculus of Immanent Ideas in Nervous Activity) in Sciences cognitives : textes fondateurs (1943-1950). A. Pélissier and A. Tête. Paris, Presses universitaires de France
16 https://fr.wikipedia.org/wiki/Mars_Exploration_Rover#Le_système_de_navigation
17 Futura-tech. (2018). Definition : Voiture autonome. Consulté le mars 16, 2018, sur Futura Tech: https://www.futura-sciences.com/tech/definitions/voiture-voiture-autonome-15601/
18 Santé médecine. (2018, avril 16). Définition : Processus cognitifs. Consulté le avril 16, 2018, sur Santé Médecine: https://sante-medecine.journaldesfemmes.fr/faq/36745-processus-cognitifs-definition
19 LAROUSSE. (2018, avril 16). Définition : cognition. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/cognition/17005
20 Recall-you. (2018, mars 16). Les trois étapes de la mémoire. Récupéré sur Recall-you: http://www.recall-you.com/comprendre-fonctionnement-memoire/encodage-stockage-rappel.php
21 LAROUSSE MÉDICAL. (2018, mars 16). Champ visuel. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/encyclopedie/medical/champ_visuel/11874
22 PERRIN, B. (2016, Février 12). Les petits secrets des voitures autonomes. Récupéré sur L'auto-journal: https://news.autojournal.fr/news/1501516/voiture-autonome-technologie-radar-lidar-cam%C3%A9ra
23 LAROUSSE. (2018, avril 18). Définition : Lidar. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/lidar/47055
24 DELABIE, G. (2017, Novembre 20). Les capteurs dans tous leurs états pour le véhicule autonome. Récupéré sur Innovation Mobilité: https://innovation-mobilite.fr/2017/11/20/les-capteurs-dans-tous-leurs-etats-pour-le-vehicule-autonome/
25 CEA. (2017, Novembre 22). L'essentiel sur la voiture autonome. Récupéré sur CEA: http://www.cea.fr/comprendre/Pages/nouvelles-technologies/essentiel-sur-voiture-autonome.aspx
26 BREEDLOVE, M., Rosenzweig, M. R., & WATSON, N. V. (2012). Psychobiologie : de la biologie du neurone aux neurosciences comportementales, cognitives et cliniques. Paris: De Boeck.
27 THOMAS, D. (2018, Avril 25). La mémoire à court terme. Récupéré sur Carnets2psycho: https://carnets2psycho.net/theorie/histoire15.html
28 THOMAS, D. (2018, Avril 27). La mémoire à long terme. Récupéré sur Carnets2psycho: https://carnets2psycho.net/theorie/histoire19.html
29 BOUGEARD, A-S. (2015). Cours de Psychologie Générale et Cognitive. Université Catholique de l’Ouest, ANGERS.
30 BREEDLOVE, M., Rosenzweig, M. R., & WATSON, N. V. (2012). Psychobiologie : de la biologie du neurone aux neurosciences comportementales, cognitives et cliniques. Paris: De Boeck.
31 ALLAIN, P. (2013, avril-mai-juin). La prise de décision : aspects théoriques, neuro-anatomie et évaluation. Consulté le avril 27, 2018, sur Revue de neuropsychologie: http://www.jle.com/fr/revues/nrp/e-docs/la_prise_de_decision_aspects_theoriques_neuro_anatomie_et_evaluation_298787/article.phtml?tab=texte
32 FUTURA SANTE. (2012, Août 24). Cerveau : les zones de la réflexion et de la décision ont été localisées. Récupéré sur Futura Santé: https://www.futura-sciences.com/sante/actualites/biologie-cerveau-zones-reflexion-decision-ont-ete-localisees-40795/
33 MALABOU, C. (2017). Métamorphoses de l'intelligence. Paris: Presses Universitaires de France.
34 ASIMOV, I. (1993). L'aube de Fondation. Paris: Presses de la Cité.
35 KUBRICK, S. (Réalisateur). (1968). 2001, l'Odyssée de l'espace [Film].
36 COLOMBUS, C. (Réalisateur). (1999). L'homme bicentenaire [Film].
37 SCOTT, R. (Réalisateur). (1982). Blade Runner [Film].
38 DICK, P. K. (1976). Les androïdes rêvent-ils de moutons électriques ? Paris: Chute Libre.
39 RODDENBERRY, G. (Réalisateur). (1987-1994). Star Trek : La Nouvelle Génération [Série].
40 SPIELBERG, S. (Réalisateur). (2001). A.I. Intelligence artificielle [Film].
41 NOLAN, J., & JOY, L. (Réalisateurs). (2016). Westworld [Série].
42 Centre National des Ressources Textuelles et Lexicales. (2018, avril 2). Définition de Conscience. Récupéré sur Centre National des Ressources Textuelles et Lexicales: http://www.cnrtl.fr/lexicographie/conscience
43 LOUIS, L. (2017, Décembre 1). Conscience artificielle n'est pas l'intelligence forte. Récupéré sur Siècle Digital: https://siecledigital.fr/2017/12/01/conscience-artificielle-nest-pas-lintelligence-artificielle-forte/
44 SENDER, E. (2017, Octobre 27). Comment donner une conscience aux machines. Récupéré sur Sciences et avenir: https://www.sciencesetavenir.fr/high-tech/un-article-de-stanislas-dehaene-expose-comment-donner-conscience-a-l-intelligence-artificielle_117736
45 DEMICHELS, R. (2018, Février 26). Intelligence artificielle : conscience, es-tu là ? . Récupéré sur Les Echos: https://www.lesechos.fr/idees-debats/sciences-
46 CLAUDON, P., & WEBER, M. (2009). L'émotion. Contribution à l'étude psychodynamique du développement de la pensée de l'enfant sans langage en interaction. Devenir, 21, no. 1, pp. 61-99.
47 KOLB, B., MOHAMMED, A., & GIBB, R. (2010). La recherche des facteurs qui sont à la base de la plasticité cérébrale sur le cerveau. Magazine sur les troubles de la communication. Récupéré sur Cognifit: https://www.cognifit.com/fr/plasticite-du-cerveau
48 Psychomedia. (2012, novembre 13). Définition : test psychométrique. Consulté le avril 6, 2018, sur Psychomedia: http://www.psychomedia.qc.ca/lexique/definition/test-psychometrique
49 A. M. Turing (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49: 433-460
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Répartion par classe d'âge
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1 Alix,C., Cario,E.,Drouzy,F.(2017).Cédric Villani : «Agir pour que l’intelligence artificielle soit utile à tous». En ligne sur le site de Libération http://www.liberation.fr/futurs/2017/10/20/cedric-villani-agir-pour-que-l-intelligence-artificielle-soit-utile-a-tous_1604620, consulté le 24 avril 2018.
2 ALEXANDRE, L. (2017). La Guerre des Intelligences. Paris: JC Lattès.
3 LAROUSSE. (2018, avril 2). Définition de l'intelligence. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/intelligence/43555
4 HUTEAU, M. (2006). Alfred Binet et la psychologie de l'intelligence. Le journal des psychologues, 234, no. 1, pp. 24-28.
5 GREGOIRE, J. (2014). L'examen clinique de l'intelligence de l'adulte. Pour une meilleure interprétation des résultats des tests d'intelligence. Mardaga.
6 Carnets2psycho. (2015). La définition de Aptitude. Consulté le 04 02, 2018, sur Carnets2psycho: https://carnets2psycho.net/dico/sens-de-aptitude.html
7 SCHWEITZER, M. (2017). Cours de Psychologie Générale et Cognitive. Université Catholique de l'Ouest, ANGERS.
8 GOLEMAN, D. (2003). L'intelligence émotionnelle (Vol. 7130). J'ai Lu Bien-Etre.
9 Futura Tech. (2018, avril 2). Qui sont les pionniers de l'intelligence artificielle ? Récupéré sur Futura Tech: https://www.futura-sciences.com/tech/questions-reponses/intelligence-artificielle-sont-pionniers-intelligence-artificielle-4907/
10 Homère, 0. a. J., & Giguet, P. (1893). L'Illiade et l'Odyssée. Paris: Hachette.
11 A. M Turing (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49 : 433-460.
12 PAPERT, S., & MINSKY, M. (1988). Perceptrons. Mit Pr.
13 James Lighthill (1973): "Artificial Intelligence: A General Survey" in Artificial Intelligence: a paper symposium, Science Research Council
15 McCulloch, W. S. et W. Pitts (1995(1943)). Un calcul logique des idées immanentes dans l’activité nerveuse (A Logical Calculus of Immanent Ideas in Nervous Activity) in Sciences cognitives : textes fondateurs (1943-1950). A. Pélissier and A. Tête. Paris, Presses universitaires de France
16 https://fr.wikipedia.org/wiki/Mars_Exploration_Rover#Le_système_de_navigation
17 Futura-tech. (2018). Definition : Voiture autonome. Consulté le mars 16, 2018, sur Futura Tech: https://www.futura-sciences.com/tech/definitions/voiture-voiture-autonome-15601/
18 Santé médecine. (2018, avril 16). Définition : Processus cognitifs. Consulté le avril 16, 2018, sur Santé Médecine: https://sante-medecine.journaldesfemmes.fr/faq/36745-processus-cognitifs-definition
19 LAROUSSE. (2018, avril 16). Définition : cognition. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/cognition/17005
20 Recall-you. (2018, mars 16). Les trois étapes de la mémoire. Récupéré sur Recall-you: http://www.recall-you.com/comprendre-fonctionnement-memoire/encodage-stockage-rappel.php
21 LAROUSSE MÉDICAL. (2018, mars 16). Champ visuel. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/encyclopedie/medical/champ_visuel/11874
22 PERRIN, B. (2016, Février 12). Les petits secrets des voitures autonomes. Récupéré sur L'auto-journal: https://news.autojournal.fr/news/1501516/voiture-autonome-technologie-radar-lidar-cam%C3%A9ra
23 LAROUSSE. (2018, avril 18). Définition : Lidar. Récupéré sur Larousse: http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/lidar/47055
24 DELABIE, G. (2017, Novembre 20). Les capteurs dans tous leurs états pour le véhicule autonome. Récupéré sur Innovation Mobilité: https://innovation-mobilite.fr/2017/11/20/les-capteurs-dans-tous-leurs-etats-pour-le-vehicule-autonome/
25 CEA. (2017, Novembre 22). L'essentiel sur la voiture autonome. Récupéré sur CEA: http://www.cea.fr/comprendre/Pages/nouvelles-technologies/essentiel-sur-voiture-autonome.aspx
26 BREEDLOVE, M., Rosenzweig, M. R., & WATSON, N. V. (2012). Psychobiologie : de la biologie du neurone aux neurosciences comportementales, cognitives et cliniques. Paris: De Boeck.
27 THOMAS, D. (2018, Avril 25). La mémoire à court terme. Récupéré sur Carnets2psycho: https://carnets2psycho.net/theorie/histoire15.html
28 THOMAS, D. (2018, Avril 27). La mémoire à long terme. Récupéré sur Carnets2psycho: https://carnets2psycho.net/theorie/histoire19.html
29 BOUGEARD, A-S. (2015). Cours de Psychologie Générale et Cognitive. Université Catholique de l’Ouest, ANGERS.
30 BREEDLOVE, M., Rosenzweig, M. R., & WATSON, N. V. (2012). Psychobiologie : de la biologie du neurone aux neurosciences comportementales, cognitives et cliniques. Paris: De Boeck.
31 ALLAIN, P. (2013, avril-mai-juin). La prise de décision : aspects théoriques, neuro-anatomie et évaluation. Consulté le avril 27, 2018, sur Revue de neuropsychologie: http://www.jle.com/fr/revues/nrp/e-docs/la_prise_de_decision_aspects_theoriques_neuro_anatomie_et_evaluation_298787/article.phtml?tab=texte
32 FUTURA SANTE. (2012, Août 24). Cerveau : les zones de la réflexion et de la décision ont été localisées. Récupéré sur Futura Santé: https://www.futura-sciences.com/sante/actualites/biologie-cerveau-zones-reflexion-decision-ont-ete-localisees-40795/
33 MALABOU, C. (2017). Métamorphoses de l'intelligence. Paris: Presses Universitaires de France.
34 ASIMOV, I. (1993). L'aube de Fondation. Paris: Presses de la Cité.
35 KUBRICK, S. (Réalisateur). (1968). 2001, l'Odyssée de l'espace [Film].
36 COLOMBUS, C. (Réalisateur). (1999). L'homme bicentenaire [Film].
37 SCOTT, R. (Réalisateur). (1982). Blade Runner [Film].
38 DICK, P. K. (1976). Les androïdes rêvent-ils de moutons électriques ? Paris: Chute Libre.
39 RODDENBERRY, G. (Réalisateur). (1987-1994). Star Trek : La Nouvelle Génération [Série].
40 SPIELBERG, S. (Réalisateur). (2001). A.I. Intelligence artificielle [Film].
41 NOLAN, J., & JOY, L. (Réalisateurs). (2016). Westworld [Série].
42 Centre National des Ressources Textuelles et Lexicales. (2018, avril 2). Définition de Conscience. Récupéré sur Centre National des Ressources Textuelles et Lexicales: http://www.cnrtl.fr/lexicographie/conscience
43 LOUIS, L. (2017, Décembre 1). Conscience artificielle n'est pas l'intelligence forte. Récupéré sur Siècle Digital: https://siecledigital.fr/2017/12/01/conscience-artificielle-nest-pas-lintelligence-artificielle-forte/
44 SENDER, E. (2017, Octobre 27). Comment donner une conscience aux machines. Récupéré sur Sciences et avenir: https://www.sciencesetavenir.fr/high-tech/un-article-de-stanislas-dehaene-expose-comment-donner-conscience-a-l-intelligence-artificielle_117736
45 DEMICHELS, R. (2018, Février 26). Intelligence artificielle : conscience, es-tu là ? . Récupéré sur Les Echos: https://www.lesechos.fr/idees-debats/sciences-
46 CLAUDON, P., & WEBER, M. (2009). L'émotion. Contribution à l'étude psychodynamique du développement de la pensée de l'enfant sans langage en interaction. Devenir, 21, no. 1, pp. 61-99.
47 KOLB, B., MOHAMMED, A., & GIBB, R. (2010). La recherche des facteurs qui sont à la base de la plasticité cérébrale sur le cerveau. Magazine sur les troubles de la communication. Récupéré sur Cognifit: https://www.cognifit.com/fr/plasticite-du-cerveau
48 Psychomedia. (2012, novembre 13). Définition : test psychométrique. Consulté le avril 6, 2018, sur Psychomedia: http://www.psychomedia.qc.ca/lexique/definition/test-psychometrique
49 A. M. Turing (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49: 433-460
Tous (3)
La médecine (2)
La technologie, les tâches ménagères, exploration
les taches domestiques
Santé
efficacité, ouverture de nouveaux domaines
Automatisation systémique
Smartphone, médecine,
La santé
organisation : listes de courses, tâches ménagères, puis socialement : pour tenir compagnie aux personnes âgées, aider à porter des charges, etc
Prise en charge des tâches pénibles et répétitives
actes répétitifs
Tout
Tâches quotidiennes ménagères
Tout
Dans la prise d'information et la facilitation de tâches répétitives, en tant qu'appui, aide à l'humain
Tâches ménagères
energie, sécurité
Education, securite
L'anticipation et la capacité à prévoir.
Tâches chiantes et répétitives
Gestion de nos rendez vous, de notre alimentation, de nos courses
Santé, personnes âgées, vie quotidienne
Sécurité-transport
Communication, recherche, garde d’enfant
Logistique.
Niveau de vie / style de vie / sécurité (performance supérieure) / ...
Medecine
Taches menageres
Domestique Robotique
Tous les travaux pénibles
Vie quotidienne
Aide au quotidien
taches domestiques
Aide recherche médical pour découvrir les maladies
Ménages (Roomba...), réseaux sociaux (publicités ciblées etc)...
Medecine, transports
Multimédia, automatisation de certaines tâches
La médecine ,les petits travaux ménagers
Cuisine et transports
Guerre, recheche médicinales
dans la vie courante les travaux pénibles ;répétitifs;dangereux
Domotique, transports, taches sans valeur, sécurité
Tout les domaines sauf ceux propre à l'Homme comme les domaines de l'art
Tous
travail, automobile, communications
Informatique
Médécine, éducation, éfficacité des tâches
Médecine / travail
Médecine, sécurité
Médecine, transport
Médecine, aide dans certaines tâches
Travail
Dans le sens d'optimiser son temps
Communication, tâches quotidiennes, loisirs (musique...)
Technologie, portable
Tâches ménagères, la vaisselle
Mode de transport-déplacements, tâches ménagères, soins médicaux et j'en passe..
Choix de solutions pertinentes
Sur l’assisrance À la personne
La santé le handicap
Les métiers à faible valeur ajoutée
Médecine, gestion du foyer, environnement
médecine,
Tâche simplifié sur smartphone pour les recherches par exemple ou les appareils tel que le google home
Taches peu valorisées dans beaucoup de domaine
secutité medecine
Médecine, industrie
Cuisine, Santé, Sport, Météo
déplacements (auto), aide au handicap, médecine en situation de crise ou d'éloignement...
notre quotidien : robot ménager, robot aspirateur, tous transports sans chauffeur
Sport
Intrenet
La recherche médicale
Dans le quotidien, l'aide à la maison.
Transport, vie quotidienne, travail ...
Médecine essentiellement
Santé et justice
fournir des infos, gérer certaines fonctionnalités
confort, rapidité
Toutes les opérations contraignantes du quotidien
Courses. Travail . Protection maison
Santé, travail domestique
Service à la personne
tous
le vie de tous les jours, domotique, transport, médecine
Toutes les tâches ménagères
recherche d'informations, automatisation/sécurisation de certaines taches
Dans le cadre de notre logiciel habituel et quotidien...
santé, domotique, taches rébarbatives en général
réservations, communications, médecine....
Sécurité, objets intelligents
Aide aux personnes âgées et/ou handicapées
vie de tous les jours
Je n'ai pas de domaine en tête mais dans plusieurs domaines.
Sécurité
domestique, transport
Ménage
Other (3)
Non (7)
Non (2)
futur inimaginable
Ce qui me fait le plus peur dans les intelligences artificielles sont les intelligences liées à la surveillance
NOUS, robots, dominerons bientôt le monde ! tremblez humains !!!!
Je vous un échantillon suffisamment représentatif pour mener à bien votre étude et faire avancer vos travaux. Questionnaire très bien construit et très sympa !
il y aura toujours un MAC GEYVER pour sauver la planete
Cela pourrait etre tres pratique dans certains domaines, mais cest aussi tres effrayant...
Pour l'instant l'IA est à ses débuts et donc il est trop tot, je pense, pour leur donné des vrais responsabilités.
Attention à la façon dont les questions sont posées...pas toujours claires et à l'orthographe : utilisez un assistant virtuel !
laissons encore du temps pour perfectionner les transports sans chauffeur, pilote etc...
plus l'intelligence artificielle sera proche de l'intelligence humaine plus le risque qu'elle prenne le pouvoir sera élevé
non
Non espérant avoir été utile à votre questionnaire
J veux mon résumé psychologique
Pour le pilotage avion, c'est déjà le cas mais nous avons le sentiment (humain ...) que le pilote est là au cas ou !
Résumés et mots clés
Can artificial intelligence be multiple?
Firstly, it was essential to define what Human Intelligence is: a mental capability that involves the ability to reason, plan, solve problems, think abstractly, to comprehend complex ideas and learn from experience; then it is important to describe what Artificial Intelligence represents: a branch of computer science that aims to create intelligent machines capable of the same abilities as the humans.
We decided to explore the evolution of ideas on these topics, from ancient times to nowadays, starting with the means used to qualify and quantify human intelligence. By exploring different theories that try to account for what Intelligence is, we introduced the concepts of multiple intelligence (Gardner), consciousness, weak and strong Artificial Intelligence.
After a brief overview of the history of Artificial Intelligence, we presented the objectives, tools and methods of this discipline. We explained symbolic (algorithmic and knowledge-based) and connectionist (neural network) approaches and we described the most recent methods (deep learning).
The case of autonomous vehicles is analyzed in depth by comparing the operation of our visual systems, the way our brain performs the merger of information and makes decisions, and the mechanisms involved in the systems of the first cars without drivers.
Gardner's eight distinct types of intelligence are reviewed, and for each modality we gave concrete examples of recent Artificial Intelligence achievements that illustrate the state of the art of the discipline.
Science-fiction is questioned to imagine the possible futures of Artificial Intelligence and to introduce the debate between weak Artificial Intelligence advocates and strong Artificial Intelligence promoters.
We concluded by trying to answer the initial question and questioning the risks that a strong and multiple Artificial Intelligence could represent for humanity.
Keywords : Artificial Intelligence – Human Intelligence – Science-Fiction – Autonomous Car – Gardner Theory
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